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、基于機(jī)器視覺(jué)的水果品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)與分析是水果產(chǎn)后處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程中發(fā)揮著重要作用,目前在國(guó)內(nèi)有很大的市場(chǎng)潛力。 隨著視覺(jué)傳感器成本的下降和分辨率的提高,多傳感器融合理論和數(shù)據(jù)挖掘方法將在水果無(wú)損檢測(cè)設(shè)備的開(kāi)發(fā)中起到重要的作用。能穩(wěn)定而準(zhǔn)確地表征果實(shí)品質(zhì)的特征和合理的品質(zhì)分析方法是決定系統(tǒng)開(kāi)發(fā)成敗的關(guān)鍵。本文將特征提取過(guò)程分為光學(xué)系統(tǒng)和圖像采集方法設(shè)計(jì)、對(duì)象識(shí)別和不變特征提取三部分,將品質(zhì)判別根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)分為用于

2、果實(shí)外部品質(zhì)特征的定性判別和用于果實(shí)內(nèi)部品質(zhì)特征的定量分析,結(jié)合開(kāi)發(fā)的試驗(yàn)平臺(tái),提出了滿足在線檢測(cè)速度、精度要求的特征提取和品質(zhì)分類方法。 在特征提取方面,提出了基于OHTA顏色空間的果實(shí)分割算法,該方法在草莓分選機(jī)器人和智能瓜果精選分級(jí)機(jī)上都取得了滿意的分割效果。在果實(shí)分割的基礎(chǔ)上,接合智能瓜果精選分級(jí)機(jī)的試驗(yàn)平臺(tái),提出了利用插值計(jì)算獲得果實(shí)輪廓的方法。這種方法能提取出平滑的果實(shí)輪廓,速度和精度都滿足后續(xù)特征處理的需要;結(jié)合草

3、莓收獲機(jī)器人的試驗(yàn)平臺(tái),提出了基于貝葉斯置信網(wǎng)的果柄檢測(cè)方法:將果實(shí)的形狀信息和顏色信息用貝葉斯置信網(wǎng)來(lái)表示,根據(jù)貝葉斯置信網(wǎng)的推理結(jié)果來(lái)給出果實(shí)的頭尾信息。這種方法在黑色和白色的背景下都能實(shí)現(xiàn)果柄的精確提取。設(shè)計(jì)了智能瓜果精選分級(jí)機(jī)的全方位圖像采集系統(tǒng),采用三個(gè)攝像機(jī)拍攝果實(shí)表面圖像信息。結(jié)合該圖像采集平臺(tái),進(jìn)行了多攝像機(jī)圖像融合方面的研究:利用左右兩側(cè)攝像機(jī)構(gòu)成的會(huì)聚式立體視覺(jué)系統(tǒng),進(jìn)行了果實(shí)高度特征提取的研究。采用D-S證據(jù)推理理

4、論,提出了基于三攝像機(jī)圖像融合的水果成熟度判別方法。 利用基于特定感知域的特征直方圖,來(lái)代表水果的外部特征(顏色、形狀):用主色調(diào)直方圖來(lái)代表果實(shí)顏色特征;用正則化直徑直方圖和內(nèi)插角直方圖來(lái)代表果實(shí)圓整度;對(duì)草莓、甜椒帶柄作物,首先判別果實(shí)的位姿,利用果實(shí)尾部的正則半徑直方圖來(lái)表示尾部的圓整度,利用果實(shí)兩側(cè)的正則直徑直方圖來(lái)代表果實(shí)的對(duì)稱度。 在果實(shí)外部品質(zhì)定性判別方面,結(jié)合多感知域直方圖,提出了利用計(jì)算待測(cè)樣本直方圖和

5、標(biāo)準(zhǔn)直方圖的相似度來(lái)決定果實(shí)種類的方法;利用分辨因子來(lái)代表分類效率,分析了直方圖分辨率對(duì)分選精度的影響;以西紅柿、青椒、草莓為研究對(duì)象,進(jìn)行了基于直方圖匹配的水果分類試驗(yàn)。 在果實(shí)內(nèi)部品質(zhì)定量分析方面,利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法來(lái)處理海量的近紅外多光譜數(shù)據(jù),以白桃為研究對(duì)象,分析了利用多變量線性回歸(MLR)、主成分回歸(PCR)和最小二乘回歸(PLSR)三種方法構(gòu)建的糖度預(yù)測(cè)模型精度,利用后退法確定最優(yōu)近紅外光譜區(qū)間,用正交信號(hào)校正法

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