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《浙江大学》 2004年
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稻种质量的机器视觉无损检测研究

成芳  
【摘要】: 农作物种子质量检验对有效控制种子质量以提高产品产量和质量、贯彻优质优价政策、保证种子贮藏运输的安全及种子产业化进程的作用举足轻重。我国目前每年的检验样品量非常有限,且停留在靠人工感官进行识别判断的简单统计获得,效率低,准确性差,难以适应批量商用稻种的质量控制。用机器视觉代替人的视觉进行质量检测有不言而喻的优越性,种子质量检验领域的最新研究动态多数与基于计算机图像分析的机器视觉有关。 结合我国农业生产情况,本文选择在粮食生产中占有重要地位的稻种为研究对象,针对杂交稻种生产、收购、加工、贮藏、流通过程中存在的实际质量问题,系统研究基于图像分析技术的稻种质量视觉检验原理和方法,以期为最终实现稻种质量的机器视觉自动化检验打下基础。本文针对静态、单粒稻种的可见光彩色图像进行分析,构建适用于稻种质量检验的机器视觉硬件系统,致力于批量商用稻种普遍存在的芽谷、霉变和裂颖缺陷问题的机器视觉无损检测研究,并探索基于图像分析的稻种品种识别,取得了较好效果。 论文的主要内容包括: 1.首次使用电镜显微观察稻种表面缺陷,籍此了解研究对象的微观视觉特征,指导其宏观的机器视觉检测中关键特征的提取和系统精度要求的确定;通过不同表面质量稻种样品的高光谱反射特性测定分析(350-2500nm),与彩色CCD传感器的光谱响应相结合以充分发挥视觉硬件性能,研究表明本研究稻种图像采集的最佳光照条件是在可见光波段450nm到650nm之间具有足够辐射强度的较高色温全色光;通过标准发芽试验研究不同程度的表面缺陷对发芽率的影响规律,提示稻种质量机器视觉检验策略;根据上述基础试验研究与分析的结果,构建稻种质量检验用机器视觉硬件系统,并进行参数优化。 2.结合传统方法,研究针对稻种质量检验的专用图像预处理方法,以实现稻种尺寸、形状和颜色共23个基本特征参数的提取,并根据检验目标形成一套由先进统计分析理论支持的特征分析与选择方法,即用K-W检测进行单特征分析,图形考察特征值分布,直接选择特征或经主成分分析选择最优特征组合,该方法简单而有效,适用面 摘要 .曰巴..目留翻....吕吕日. 广。在此基础上初步建立了五个品种杂交稻种不同类别图像信息库。 3.对比不同算法,分别研究适用于芽谷、霉变和裂颖缺陷检测的稻种图像特征, 并相应开发高精度识别算法。利用紧密度特征和平均色调特征的线性判别100%正确 地分类正常稻种与芽谷;在霉变检测时,提出了一个基于稻种区域色调直方图形状的 特征K,其稳定性较之平均色调特征要好,使用该特征的Parzen窗函数法的分类精度 高于基于欧几里德距离尺度的分类器;利用哈夫变换找到了与稻种裂颖缺陷紧密相关 的图像特征,该特征形象直观,对正常稻种的平均识别准确率为%%,微裂稻种的平 均识别准确率为92%,裂颖稻种的平均识别准确率为87%。 4.归纳稻种品种识别问题中具有代表性的不同情况,主要采用人工神经网络方法 对选择的四种典型实例进行品种识别研究,将由简到繁四种算法用于复杂的水稻品种 识别问题。对金优402与汕优10两品种的识别采用一个简单的长宽比闽值分类,检测 正确率可达100%;对金优402与H优3207两品种的识别采用一个通过感知器设计的 超平面进行分类,检测正确率可达100%;对金优402与中优207两品种的识别采用一 个经结构优化和充分训练的人工神经网络进行分类,检测正确率可达98%;对金优402、 汕优10、中优207、加优99、H优3207五个品种的识别采用一个共扼梯度法训练的 人工神经网络进行分类,检测正确率分别可达91.2%,93.1%,75.3%,62.6%,93%。 5.在本研究基础上对相关算法成果进行归纳整理,开发了基于Mat lab平台的稻种 图像分析系统,为实现稻种质量机器视觉检验提供了基础。该系统可对静态单粒稻种 图像进行各种预处理操作,计算出稻种尺寸、形状和颜色等23个特征参数,自动识别 金优402、汕优10、中优207、加优99、11优3207五个品种并检测稻种的穗萌芽、 霉变和裂颖缺陷。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:S511

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 李景彬;坎杂;江英兰;张若宇;王丽红;杨炳政;;基于机器视觉的脱绒棉种外观质量检测装置的研究[J];石河子大学学报(自然科学版);2006年06期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 应义斌;于海燕;;农产品品质无损检测技术研究进展[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第四分册[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 石礼娟;基于可见光/近红外光谱的稻米质量快速无损检测研究[D];华中农业大学;2011年
2 胡新宇;基于机器视觉的家蚕微粒子图像识别方法的研究[D];武汉理工大学;2011年
3 陈丰农;基于机器视觉的小麦并肩杂与不完善粒动态实时检测研究[D];浙江大学;2012年
4 潘家志;基于光谱和多光谱数字图像的作物与杂草识别方法研究[D];浙江大学;2007年
5 张新伟;玉米种子内部机械裂纹特征与识别研究[D];沈阳农业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 苏忆楠;基于机器视觉和高光谱图像技术的粮食水分检测及杂质与不完善粒识别方法研究[D];浙江大学;2011年
2 史中辉;玉米种子品种智能识别系统研究[D];山东农业大学;2011年
3 屈年巍;基于机器视觉的新疆库尔勒香梨颜色及轻微碰伤无损检测关键技术研究[D];石河子大学;2011年
4 王烨青;基于机器视觉的编码自动识别系统[D];合肥工业大学;2006年
5 刘兆艳;基于机器视觉的稻种品种识别研究[D];浙江大学;2006年
6 岑益科;基于机器视觉的鸡蛋品质检测方法研究[D];浙江大学;2006年
7 于常乐;基于图像处理的叶片含水量的无损检测研究[D];吉林大学;2007年
8 刘中合;基于计算机视觉的玉米种子特征提取及应用研究[D];山东农业大学;2007年
9 杨春艳;果蝇复眼病变检测的机器视觉系统研究[D];中南大学;2007年
10 林妙玲;基于机器视觉的虾体位姿和特征点识别[D];浙江大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 张承毅;吴承来;张春庆;;蛋白质电泳法鉴定大白菜种子纯度[J];山东农业科学;2007年03期
3 梁祥君,吴国忠,程文娟,朱俊红;颜色直方图在彩色物料识别中的应用[J];安徽机电学院学报;2000年01期
4 李兴旺,满广生;工程结构优化的神经网络模型与数值计算[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2002年02期
5 胡晓玲,朱宗河,孙素华;玉米种子室内真实性鉴定和纯度测定中的几个关键性问题[J];安徽农学通报;2002年05期
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7 李文广;李文欣;师爱英;李晓珍;;试论我国小麦矮化育种及其新成就[J];安徽农学通报;2008年11期
8 丁松;朱国邦;刘平;;穗萌抑制剂在天协1号制种过程中的应用试验初报[J];安徽农学通报;2008年14期
9 李文欣;张丹;;豫北地区小麦品种演变60年[J];安徽农学通报(上半月刊);2009年15期
10 孙恺;何勇;韩堃;田志宏;;高羊茅种子盐溶蛋白的初步分析[J];安徽农学通报(上半月刊);2012年11期
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1 王红霞;田国会;李晓磊;卜范骞;;基于地标信息融合的家庭环境机器人组合导航[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 曹爱增;陈月婷;魏军;李金屏;;一种基于EDAs和聚类分析的杂合进化算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 李鑫;李力争;;基于模板匹配的固态流体流速检测算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 李潮潮;迟凯;付芳萍;车文刚;赵庆江;;基于模糊聚类的证券价格对公共信息的反应强度划分[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 赵庆江;迟凯;付芳萍;李潮潮;车文刚;;基于FCM的模糊时间序列模型及人民币汇率预测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 鲍峰;李金;周建勇;王颖;;基于国产TDICCD的成像系统设计与实现[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年
7 周胜灵;丁珠玉;;农产品边缘检测系统研究[A];中国农业工程学会2011年学术年会论文集[C];2011年
8 樊亚春;周明全;;基于图像关键特征的内容检索技术分析[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
9 林精敦;王涌天;陈靖;刘越;郭俊伟;刘伟;薛康;;基于区域分割随机树的特征识别匹配算法[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
10 何瑞银;王耀华;;农场种植业农业机器优化系统研究的回顾与展望[A];农业机械化与全面建设小康社会——中国农业机械学会成立40周年庆典暨2003年学术年会论文集[C];2003年
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1 成广雷;国内外种子科学与产业发展比较研究[D];山东农业大学;2009年
2 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
4 邬俊;基于交互式语义推理的图像检索算法研究[D];大连海事大学;2010年
5 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
6 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
7 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
8 张琦;多核系统中的程序性能优化研究[D];中国科学技术大学;2010年
9 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
10 杨红;污水生化处理的智能建模与优化控制策略应用研究[D];华南理工大学;2010年
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1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 冯冬杰;肺泡II型细胞:辛伐他汀缓解肺缺血再灌注损伤新靶点[D];南京医科大学;2010年
3 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
4 周雪梅;基于颜色和形状特征的图像检索技术研究[D];河南理工大学;2010年
5 田冰;基于SOM网的多目标图像轮廓提取技术的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 徐成功;智能CCD垂线坐标仪[D];山东科技大学;2010年
7 唐红梅;基于辐射与空间信息的遥感图像检索[D];山东科技大学;2010年
8 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
9 姜涛;数字视频在多光轴动态同步检测中的应用[D];长春理工大学;2010年
10 齐晓飞;基于路径识别的机器人视觉导航技术的研究[D];长春理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 刘玮;;库尔勒香梨研究进展[J];安徽农学通报(上半月刊);2009年11期
2 张恒敢;杨四军;顾克军;李智胜;;应用数字图像处理获取小麦籽粒颜色特征参数[J];安徽农业科学;2008年09期
3 刘小英;张健;;葡萄干图像长短轴快速检测算法[J];安徽农业科学;2008年26期
4 欧阳鑫玉,赵楠楠,宋蕾,谢元旦;图像分割技术的发展[J];鞍山钢铁学院学报;2002年05期
5 徐晓秋;秦玉芳;黄劼;;线阵CCD图像特点及识别算法适应性研究[J];半导体光电;2006年02期
6 舒志龙,阮秋琦;一种二维均值滤波快速算法及其应用[J];北方交通大学学报;2001年02期
7 郭臻;陈远知;;图像阈值分割算法研究[J];中国传媒大学学报(自然科学版);2008年02期
8 杨博,周孝宽;基于低通滤波的彩色图像多模式自适应系统[J];北京航空航天大学学报;2002年02期
9 史彩成,赵保军,何佩琨,韩月秋;基于知识的红外图像背景抑制[J];北京理工大学学报;2001年05期
10 祁亨年;陈丰农;方陆明;马灵飞;;一种基于形态学的木材导管图像分割方法[J];北京林业大学学报;2008年04期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
2 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
3 李树涛;多传感器图象信息融合方法与应用研究[D];湖南大学;2001年
4 李栋;稻谷干燥应力裂纹生成扩展及抑制的试验研究和机理分析[D];中国农业大学;2001年
5 刘刚;支持精细农业实践的农田空间分布信息处理的方法与试验研究[D];中国农业大学;2001年
6 冯斌;计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究[D];中国农业大学;2002年
7 李广军;深潜救生艇多机械手对接装置的研究[D];哈尔滨工程大学;2001年
8 谢存;计算机视觉中若干问题实现技术和算法的研究[D];大连理工大学;2002年
9 裘正军;基于GPS、GIS及虚拟仪器的精细农业信息采集与处理技术的研究[D];浙江大学;2003年
10 徐彧;机器视觉中CCD自然图像的降噪和分割研究[D];电子科技大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郭煜丹;基于分形理论和活动轮廓模型的图像分割方法研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
2 潘嵩元;智能视频分析系统视频接口驱动设计及基于DMA的算法优化研究[D];电子科技大学;2011年
3 潘伟;计算机视觉在农产品自动检测与分级中的研究——番茄的自动检测与分级[D];东北农业大学;2000年
4 陆睿静;计算机视觉预处理算法研究与应用[D];广西师范大学;2001年
5 苏奕;人工神经网络数据融合方法研究与应用[D];浙江大学;2002年
6 宁纪锋;玉米品种的计算机视觉识别研究[D];西北农林科技大学;2002年
7 王树文;计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究[D];东北农业大学;2002年
8 李锋;机器视觉应用技术研究[D];浙江大学;2003年
9 姜勇;基于FPGA的实时图像处理系统的研究[D];长春理工大学;2002年
10 肖李;多波段图像融合技术研究[D];武汉理工大学;2003年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 李天华;李海亮;;基于机器视觉技术的无精蛋鉴别研究[J];安徽农业科学;2011年23期
2 李景彬;坎杂;;颜色模型在脱绒棉种检测分级中的应用[J];石河子大学学报(自然科学版);2008年04期
3 王虎挺;吴杰;胡蓉;李凡;;基于几何特性参数的库尔勒香梨质量预测的研究[J];石河子大学学报(自然科学版);2011年03期
4 吴桂容;曲芬霞;余炳锋;秦翔华;;荸荠组培苗、原生苗植株生理特性、产量及品质比较研究[J];生命科学研究;2012年06期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
2 陈丰农;基于机器视觉的小麦并肩杂与不完善粒动态实时检测研究[D];浙江大学;2012年
3 吴瑞梅;名优绿茶品质感官评价的仪器化表征研究[D];江苏大学;2012年
4 郁志宏;基于机器视觉的种蛋筛选及孵化成活性检测研究[D];内蒙古农业大学;2006年
5 郝敏;基于机器视觉的马铃薯外部品质检测技术研究[D];内蒙古农业大学;2009年
6 胡昊;基于可见光—近红外光谱的冬小麦氮素营养诊断与生长监测[D];中国农业科学院;2009年
7 陈孝敬;小波变换在光谱和多光谱图像的应用与研究[D];厦门大学;2009年
8 陈红;基于计算机视觉的花生仁外观品质无损检测方法的研究[D];华中农业大学;2008年
9 丁筠;基于生物技术与计算机视觉的食品微生物快速检测研究[D];吉林大学;2010年
10 张新伟;玉米种子内部机械裂纹特征与识别研究[D];沈阳农业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 沈昊;基于DSP图像处理的鸡蛋新鲜度实时无损检测研究[D];华中农业大学;2010年
2 苏忆楠;基于机器视觉和高光谱图像技术的粮食水分检测及杂质与不完善粒识别方法研究[D];浙江大学;2011年
3 史中辉;玉米种子品种智能识别系统研究[D];山东农业大学;2011年
4 张婷婷;基于小波分析的玉米果穗成熟度分级[D];吉林大学;2011年
5 张宁仙;基于模式识别方法的果蝇振翅声分类研究[D];陕西师范大学;2011年
6 陈敏;视频监控中运动目标检测算法的研究[D];天津理工大学;2011年
7 马秀莲;基于ARM嵌入式平台的无精蛋自动识别系统的研究[D];东北石油大学;2011年
8 陈金泉;鸡蛋壳形态结构与碰撞力学特性关系研究[D];华中农业大学;2011年
9 尚正海;基于计算机视觉的咸蛋品质无损检测研究[D];华中农业大学;2011年
10 胡道栋;基于DSP的皮蛋破损检测技术研究[D];华中农业大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 陈启锋,陈璋,林学健,季慧强;论DNA直接导入植物——一项育种新途径的建立与评述[J];大自然探索;1993年01期
2 陈启锋;朱秀英;陈璋;林学健;卢勤;;生物工程应用于作物育种的试验研究 第1报 外源DNA导致水稻性状变异[J];福建农学院学报;1987年03期
3 付四清,宋后燕,程立;特异性DNA倍增技术(PCR)及其应用[J];生物化学与生物物理进展;1990年02期
【相似文献】
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1 陈君;;农产品品质的无损检测技术[J];长春工业大学学报(自然科学版);2006年03期
2 张磊;王书茂;陈兵旗;祝青园;;基于机器视觉的麦田边界检测[J];农业机械学报;2007年02期
3 毛文华,王一鸣,张小超,王月青;基于机器视觉的田间杂草识别技术研究进展[J];农业工程学报;2004年05期
4 王玉顺,郭俊旺,赵晓霞,安爱琴;基于机器视觉的条播排种器性能检测及分析[J];农业机械学报;2005年11期
5 周俊;姬长英;刘成良;;视觉导航农用车辆相对位姿测量新方法(英文)[J];农业工程学报;2006年06期
6 林艾光;孙宝元;马先英;;虾夷扇贝定向检测方法研究[J];大连理工大学学报;2008年01期
7 周增产,张晓文,吴建红,周伟光;黄瓜自动分级系统的研制(英文)[J];农业工程学报;2003年05期
8 谢志勇;张铁中;赵金英;;基于Hough变换的成熟草莓识别技术[J];农业机械学报;2007年03期
9 赵杰文;刘少鹏;邹小波;石吉勇;殷小平;;基于支持向量机的缺陷红枣机器视觉识别[J];农业机械学报;2008年03期
10 饶洪辉;刘燕德;孙旭东;卢卓;周华茂;蒋育华;;基于机器视觉的水稻种子质量在线检测机[J];农机化研究;2009年10期
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3 罗明智;杜家政;;机器视觉苹果自动分级系统图像处理方案设计[A];北京力学会第17届学术年会论文集[C];2011年
4 鲁波;黄坚;朱子伟;;基于机器视觉的LED阵列自动分选系统设计[A];浙江省电子学会2010学术年会论文集[C];2010年
5 何浩;龙淼;王晓婷;王忆文;李辉;;电子白板系统中基于机器视觉的目标识别技术[A];第十五届计算机工程与工艺年会暨第一届微处理器技术论坛论文集(A辑)[C];2011年
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9 陈艳;张漫;刘兆祥;籍颖;马文强;刘春红;;基于Kalman滤波器的机器视觉自动导航定位算法研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
10 杨雪勤;张洪钺;;差分GPS/姿态传感器/机器视觉在飞机着陆定位中的应用[A];'2002系统仿真技术及其应用学术论文集(第四卷)[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 李剑琦;机器视觉行业整合正热 中国市场尚处萌芽期[N];机电商报;2005年
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6 本报记者 李剑琦;西门子成功并购RVSI Acuity CiMatrix 意欲扩充机器视觉版图[N];机电商报;2005年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 成芳;稻种质量的机器视觉无损检测研究[D];浙江大学;2004年
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3 徐剑坤;基于机器视觉的巷道变形实时监测预警技术研究[D];中国矿业大学;2012年
4 盛遵冰;机器视觉图像检测与定位系统关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
5 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
6 许海霞;机器视觉标定与目标检测跟踪方法及其应用研究[D];湖南大学;2011年
7 刘璎瑛;基于机器视觉的稻米品质评判方法研究[D];南京农业大学;2010年
8 李晓丽;基于机器视觉及光谱技术的茶叶品质无损检测方法研究[D];浙江大学;2009年
9 刘洪江;基于机器视觉的毛杆缺陷检测技术的研究[D];广东工业大学;2011年
10 毛文华;基于机器视觉的田间杂草识别技术研究[D];中国农业大学;2004年
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1 吴珂;基于机器视觉的弹片质量在线检测系统[D];重庆大学;2010年
2 程现彬;基于机器视觉的小直径工件检测系统的研究[D];合肥工业大学;2010年
3 袁云峰;基于机器视觉的溶液pH值测试的试验研究[D];广西大学;2002年
4 晁攀攀;基于机器视觉的贵金属复合带焊接质量在线检测技术研究[D];电子科技大学;2010年
5 刘华冠;基于机器视觉的袋装物料位姿自动识别研究[D];济南大学;2011年
6 阮晓虹;基于机器视觉的触点零件在线检测系统研究[D];上海交通大学;2010年
7 刘学山;基于机器视觉的锂离子电池极片检测系统的研究与设计[D];华南理工大学;2010年
8 王强;基于机器视觉的检测识别系统研究及应用[D];电子科技大学;2010年
9 王磊;基于机器视觉的电池表面缺陷检测技术研究[D];中国科学技术大学;2011年
10 赵娇洁;基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D];沈阳师范大学;2011年
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