简介：近年来,随着多媒体技术与计算机技术的飞速发展,机器视觉检测系统在棉花加工、检验领域得到应用。该系统通过工业相机以及计算机的方式,采用数字图像处理技术代替人眼对目标进行分析、识别与测量,能够有效克服人工方式的不足,提高生产效率,具有广泛的应用前景。在机器视觉检测系统中,图像分割是基础,而基于边缘的分割方法也是图像分割与模式识别的重要内容,对检测的效果有着重要影响。本文针对棉花图像分割方法进行研究,
简介：以香精最佳添加量的确定为例，介绍了应用黄金分割法解决冰淇淋产品开发中单因素优选的问题。
简介：针对脏点、孔洞、褶子和裂口等常见的典型纸病识别问题,在分析纸病图像灰度特征及分形特征基础上,提出了一种基于图像双阈值分割盒维数特征的纸病识别算法,该算法采用灰度阈值分割提取纸病区域及二值数字图像分形盒维数计算结果,确定纸病类型。实验结果表明,该算法识别率较高,且简单迅速。
棉花图像分割方法的比较与分析
应用黄金分割法确定冰淇淋产品中的香精添加量
基于阈值分割及分形特征的纸病图像识别算法研究
