本文選題：土雞蛋　切入點(diǎn)：裂紋　出處：《福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：為了提高土雞蛋表面微裂紋檢測(cè)的準(zhǔn)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(wú)損檢測(cè)方法.利用工業(yè)相機(jī)對(duì)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(duì)土雞蛋圖像進(jìn)行預(yù)處理;利用灰度共生矩陣進(jìn)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(dú)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(jī)輸入,進(jìn)行土雞蛋有無(wú)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(wú)裂紋LDA模型判別準(zhǔn)確度最高,達(dá)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(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2017J05041) 福建農(nóng)林大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)林裝備及其自動(dòng)化創(chuàng)新平臺(tái)(612014017)
【分類號(hào)】：TP391.41;TS253.7

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10 劉培炎;;無(wú)損檢測(cè)在木材應(yīng)用中的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J];福建分析測(cè)試;2012年01期

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2 俞光;;用于果蔬內(nèi)部品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)的NIRS技術(shù)新進(jìn)展[A];第二十七屆中國(guó)（天津）2013IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

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本文編號(hào)：1688817