【摘 要】
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本文提出了一种自动分割粘连谷物并识别杂质的算法。该算法首先使用基于形态学多尺度分解的分水岭算法对粘连颗粒进行分割,接着提取各个颗粒的形态特征和颜色特征,然后计算上
【基金项目】
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北京林业大学青年科学基金项目(2010BLX10);北京市自然科学基金资助项目(6123035)
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本文提出了一种自动分割粘连谷物并识别杂质的算法。该算法首先使用基于形态学多尺度分解的分水岭算法对粘连颗粒进行分割,接着提取各个颗粒的形态特征和颜色特征,然后计算上述样本颗粒的特征值与完好谷物的特征值之间的马氏距离,并比较它们的马氏距离与设定的阈值,来识别混杂在谷物中的杂质。通过对5种谷粒(普通大米、粗米、糙米、普通大麦、糯麦)的实验,结果表明该算法取得了较好的分割与识别效果,为谷物质量分级的评定提供了一种快速有效地检测谷物产品杂质率的方法。
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