本文選題：土雞蛋　切入點：裂紋　出處：《福建農(nóng)林大學學報(自然科學版)》2017年06期

【摘要】：為了提高土雞蛋表面微裂紋檢測的準確度和效率,提出一種基于圖像紋理特征的土雞蛋微小裂紋無損檢測方法.利用工業(yè)相機對150枚土雞蛋采集數(shù)字圖像,采用高斯濾波、灰度變換等方法對土雞蛋圖像進行預處理;利用灰度共生矩陣進一步提取圖像紋理特征,將紋理特征參數(shù)作為不同分類器包括簇類獨立軟模式法、線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)和偏最小二乘支持向量機輸入,進行土雞蛋有無裂紋判別.結(jié)果表明,采用圖像紋理特征參數(shù)建立的土雞蛋有無裂紋LDA模型判別準確度最高,達到96.0%.
[Abstract]:In order to improve the soil egg surface micro crack detection accuracy and efficiency, put forward a nondestructive detection method of soil egg image texture features of tiny cracks. Based on the use of industrial camera images of 150 pieces of soil egg acquisition numbers, using the Gauss filter, gray transform method to preprocess the chicken egg image by using gray level co-occurrence matrix to extract; the image texture feature, texture feature parameters as different classifiers including soft independent modeling of class analogy, linear discriminant analysis (linear discriminant, analysis, LDA) and partial least squares support vector machine input, soil egg there is no crack identification. The results showed that the soil egg establishment image texture parameters have no crack identification accuracy LDA is the highest, reaching 96.0%.

【作者單位】： 福建農(nóng)林大學機電工程學院;
【基金】：福建省自然科學基金資助項目(2017J05041) 福建農(nóng)林大學現(xiàn)代農(nóng)林裝備及其自動化創(chuàng)新平臺(612014017)
【分類號】：TP391.41;TS253.7

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本文編號：1688817