2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、分類(lèi)號(hào)TP391學(xué)校代碼10129UDC631.3學(xué)號(hào)2009205031基于機(jī)器視覺(jué)的馬鈴薯薯形檢測(cè)技術(shù)研究PotatoShapeDetectionBasedonMachineVision申請(qǐng)人：崔建麗學(xué)科門(mén)類(lèi)：工學(xué)學(xué)科專(zhuān)業(yè)：農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化研究方向：測(cè)試與控制技術(shù)指導(dǎo)教師：童淑敏教授論文提交日期：二〇一二年五月PotatoshapedetectionbasedonmachinevisionAbstractPotatodomaini

2、sldindustryinInnerMongoliacountryregion.Thequalityexaminationofthepotatotheautomationofprocessingtechniquesfineturnistheimptantwaythatraisesitsgradewealth.Howeverthepotatoshapeisoneoftheimptantfactsofthepotatoqualityexam

3、inesthetaskofmanualgraduatesisheavywhiletheefficiencyislower.Filtersystemofexcellentshapepotatobasedonmachinevisionwasstudiedinthispaperthepotatoshape’sautomaticdetectingsystemwasestablishedthoughtwopotatoshapescreeningt

4、echniquebasedonFouriertransfmation.1.Thereweresomecolpotatopictureswhichareclassifiedascircularovalabnmaleachwas180.ThesepicturesweregrayscaleprocessedfilteredthresheldinsegmentationedgedetectedviafunctionsinMATLAB2008as

5、oftwareIPT.2.Filtermethodofexcellentshapepotatobasedonmachinevisionwasstudiedsystematicallyinthispaper.OnthebasisofFouriertransfmationthispapercreatedpotato’sshapeexaminingevaluationsystem.(1)Proposedthepotatoshapeexamin

6、emethodbasedonFourierdesofboundarypointsMomentFeaturesObtainedboundarypointsontheedgeofthepotato’simagecalculatedvalueofthemomentfeaturesthengottheinfmationofthepotatoshapefeature.ThoughdiscreteFouriertransfmationtheFour

7、ierdewhichhasthefeaturesofthetranslationrotationscaleinvariancewasgot.TheroundovaldefmitypotatoeswereclassifiedviaEuclideandistanceclassification.Detectionaccuracywere90%91.75%98.75%respectivelywhenthetrainingsamplewas80

8、pictures.Detectionaccuracywere92.5%93.75%100%respectivelywhenthetrainingsamplewas100pictures.(2)ThispaperquotedOpticalcrelationtransfmtheycreatednonlinearprocessingmethodsofjointpowerspectrumstipulatedsidelobepeakwhichfm

9、edintherelatedjointtransfmindicatespotatosimilarity.Thenthetestresultsofthepotatoshapecanbegottenvividly.Detectionaccuracywere87.5%85%92.5%respectivelywhenthetrainingsamplewas80pictures.Detectionaccuracywere88.75%91.25%9

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