摘要:基于图像识别进行自动检测的例子很多,如产品外观检测,焊接中的红外线图像检测等。
这是一个图像识别过程,首先得到图像信号,并进行图像处理,在处理结果中提取特征的参数,然后进行识别,得到检测结果,为产品分优劣,分等级等等。
本文讲述其自动检测中的应用基于图像识别的中药分级,设计出中药图像识别系统。
以红枣为例,为了根据红枣图像进行分级,文中介绍了对红枣图像进行低层信息处理的所采用的方法。
图像增强、边缘检测、图像二值化、图像细化等,算法如中值滤波、边缘检测算子,改进的灰度直方图法、骨架抽取做了重要探讨,并应用或改进应用于本人的设计中。
利用神经网络进行图像识别,可以不建立判别函数,利用足够多的神经网络训练可以达到很好的识别效果,文中对神经网络应用于苹果图像识别系统进行了探讨。
关键字 图像识别分级系统中药神经网络1.引言起源于上世纪90年代的图像识别技术近年来发展日趋完善,在生活中得到广泛运用,如人脸识别、车牌识别、机械视觉领域等等。
这种基于计算机视角的识别技术具有精准度高、方便操作、节省人力等优势。
中医药作为中国最具民族特色的本土性产业,其中凝练了两千年中医巨匠的深厚积淀。
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