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公开(公告)号：CN115382782B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202211058681.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于农产品色选分级技术领域，具体涉及一种基于改进中心定位法和HSV颜色模型的大米色选方法。本发明包括拍摄传送带上大米图像；根据延时RGB像素选取算法恢复全彩图片，利用图像处理算法进行去噪操作，提取大米特征识别异色大米；HSV颜色模型可以有效的区分异色大米的颜色信息，根据实际色选需求，动态调整阈值参数；改进的中心定位法可精准定位大米中心所在像素行，为分选大米提供可靠坐标信息。本发明从现实生产生活需要出发，针对大米色选任务，成本相较其余产品低廉，同时采用的改进算法能够提升大米图像质量，为分选大米提供更好的效果，提高色选指标。
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公开(公告)号：CN115439736A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211056696.0
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于数字图像取证技术中被动盲检测技术领域，具体涉及一种基于改进Hu不变矩和Zernike矩的图像被动盲检测方法。本发明以图像子带编码为基础，利用Hu不变矩和Zernike矩的不变量对篡改图像进行检测。对图像做子带编码处理，得到近似子带(LL)图像，对近似子带图像进行Hu不变矩和Zernike矩的特征提取，用来表征图像的信息，最后采用上述特征信息进行图像的相关匹配。本发明从现实生产生活需要出发，针对数字图像取证任务，能够实现图像的旋转、平移等检测，具有更优质的鲁棒性，提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN115382782A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211058681.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于农产品色选分级技术领域，具体涉及一种基于改进中心定位法和HSV颜色模型的大米色选方法。本发明包括拍摄传送带上大米图像；根据延时RGB像素选取算法恢复全彩图片，利用图像处理算法进行去噪操作，提取大米特征识别异色大米；HSV颜色模型可以有效的区分异色大米的颜色信息，根据实际色选需求，动态调整阈值参数；改进的中心定位法可精准定位大米中心所在像素行，为分选大米提供可靠坐标信息。本发明从现实生产生活需要出发，针对大米色选任务，成本相较其余产品低廉，同时采用的改进算法能够提升大米图像质量，为分选大米提供更好的效果，提高色选指标。
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公开(公告)号：CN114993963A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210591629.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的苹果糖度无损检测方法，建立以洛伦兹拟合光谱图像散射分布为基础，利用机器学习中岭回归方法进行预测的模型。采用双边滤波方法对手机拍摄得到的光谱图像进行处理，从而得到干扰较少且特征信息更为显著的光谱。利用光斑中心点定位算法，不断迭代以确定光谱图像最亮点坐标，之后进行数据拟合。拟合得到洛伦兹系数，用于岭回归模型构建，并利用部分苹果数据对模型进行校正，并验证。最终得到的模型更为稳定和准确，可用于苹果糖度无损检测。本发明不但能够使用最为常用的设备—手机进行检测，而且对苹果的外部以及内部都可进行无损检测，同时能够进行校正，提高了检测的准确性和效率。
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