用计算机图象处理技术判别苹果果形的对称性   总被引：2，自引：0，他引：2  

刘禾  汪懋华 《北京农业工程大学学报》1995,15(3):101-106

苹果果形的自动判别与分类是实现苹果分级自动化的关键一步，而对称性是描述苹果果形的一个重要特征。针对果形对称性判断的相对模糊性，提出了一种用模糊技术格人工神经网络进行苹果果形判别的方法。试验表明该方法可行且判别准确度较高。  相似文献   

阿霉素大鼠肾病综合征模型最佳剂量的筛选     

包玉龙  杨瑞  刘禾  武晓琳  杜佳林  李显华  夏素霞 《动物医学进展》2018,(5)

建立阿霉素大鼠肾病综合征模型,考察阿霉素不同注射剂量,确立造模的最佳条件。采用尾静脉一次性注射阿霉素,制造大鼠肾病模型。注射阿霉素造模后,阿霉素7.5mg/kg剂量组大鼠死亡率60%,阿霉素6.5mg/kg剂量组大鼠死亡率15%,阿霉素5.5mg/kg剂量组大鼠死亡率5%,但尿蛋白含量低于其他两组。从大鼠的死亡率、尿蛋白含量、精神状态等综合比较,尾静脉一次性注射阿霉素6.5mg/kg剂量能较好的复制出阿霉素肾病综合征大鼠模型。  相似文献   

苹果自动分级中的图像分割   总被引：5，自引：0，他引：5  

刘禾  汪懋华 《中国农业大学学报》1996,1(6):89-93

为了提高苹果自动分级中图像处理的速度和可靠性，就有关苹果图像分割问题进行了探讨，提出了苹果图像处理窗口的快速确定方法、阈值计算方法以及用最小二乘法与搜索点所在的区域相结合确定搜索方向的方法，试验表明，用上述方法能可靠，有效，快速地进行图像分割。  相似文献   

基于数字图像处理的苹果表面缺陷分类方法   总被引：9，自引：4，他引：9  

刘禾  汪懋华 《农业工程学报》2004,20(6):138-140

为了实现苹果分级完全自动化，研究了苹果表面缺陷图像分类方法。提取了苹果表面缺陷图像区域的特征参数。根据表面缺陷特征，同时考虑缺陷形状的投影畸变，提出了一种苹果表面缺陷分类方法。分类方法利用二叉树将一个复杂的多模式分类问题分解为多级的、相对简单的二类模式分类问题,并采用人工神经网络与阈值判别相结合的方法，将苹果表面缺陷分为碰压伤、刺伤、裂果、病虫果和虫伤。试验表明：该分类方法能将苹果表面缺陷进行分类。  相似文献   

用计算机图像技术进行苹是坏损自动检测的研究   总被引：24，自引：4，他引：20  

刘禾  汪懋华 《农业机械学报》1998,29(4):81-86

根据苹果光学反射特性建立了一套适于苹果坏损自动检测的计算机图像系统。鉴于坏损出现位置、大小等因素的不同可预测性,提出了一种葳知识的坏损点单调检测方法以及坏损区域判别方法。试验表明：系统有较高的坏损检出率,且能有效地消除果梗区和花萼区对坏损区域判别的影响;检测方法具有较强的鲁棒性。  相似文献   

水果果形判别人工神经网络专家系统的研究   总被引：26，自引：6，他引：26  

刘禾  汪懋华 《农业工程学报》1996,12(1):171-176

该文使用图像识别系统对果形进行自动判别。并设计了一种用于果形判别的人工神经网络专家系统。试验表明:果形自动判别专家系统方法是可行的,它较好地解决了传统专家系统所面临的知识获取和表达困难、推理能力弱、系统扩充困难、容错性差等问题。  相似文献   

用计算机图像技术进行苹果坏损自动检测的研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

刘禾  汪懋华 《农业机械学报》1998,29(4)

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