连通域和KNN算法在颗粒状农产品分选中的应用研究
近年来,颗粒状农产品的分选摒弃了传统人工分选而广泛采用机器筛选,以达到速度快、信息量大、精度高等目的.该文面向颗粒状农产品的分选方法的研究,以生活中常见的大枣、花生和开心果为研究对象,对用彩色线阵CCD视觉系统得到的图像利用连通域标记算法进行标记,并提取以RGB颜色空间为主的一维、二维直方图特征,采用KNN算法进行特征提取和筛选出最优特征值,实现颗粒状农产品的分选.
颗粒状农产品、连通域标记、KNN算法、分选
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TP301(计算技术、计算机技术)
安徽三联学院科研基金项目——连通域和KNN算法在颗粒状农产品分选中的应用研究KJYB2017004
2019-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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