版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文主要研究基于支持向量機(jī)的禽蛋胚體模式識別系統(tǒng),根據(jù)模式識別系統(tǒng)理論和分析模式識別系統(tǒng)的構(gòu)成,確定雞蛋胚體模式識別系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容。構(gòu)建基于機(jī)器視覺的圖像采集系統(tǒng)獲取雞蛋胚體圖像,運(yùn)用Visual C++軟件編寫圖像處理程序,根據(jù)支持向量機(jī)算法設(shè)計(jì)合適的分類器。將機(jī)器視覺系統(tǒng)與圖像檢測技術(shù)相結(jié)合,機(jī)器學(xué)習(xí)算法與模式識別理論相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)雞蛋胚體的自動在線檢測。
依據(jù)機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)并搭建圖像采集平臺,選擇合適的 LED光源和
2、 CCD工業(yè)相機(jī),獲取雞蛋胚體內(nèi)部圖像,利用 PLC控制雞蛋胚體的傳送和工業(yè)相機(jī)的移動,選用研華科技610L型工控機(jī)負(fù)責(zé)相機(jī)的拍照、圖像存儲和圖像處理,以及同PLC之間的通訊,同時實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互,完成雞蛋胚體圖像的自動采集。
對采集到的雞蛋胚體圖像進(jìn)行分析和處理,運(yùn)用圖像平滑和圖像增強(qiáng)消除圖像中的噪聲干擾,并突出圖像中的特征信息;然后通過信息顯示模塊,觀察并統(tǒng)計(jì)血管和黑塊特征區(qū)域的信息量,同時分析生成的 R、G、B各分量顏色直方
3、圖信息和灰度直方圖信息,通過閾值分割提取雞蛋胚體圖像中的血管和黑塊等主要特征。
根據(jù)雞蛋胚體分類器的設(shè)計(jì)原理,引入支持向量機(jī)算法。在 LIBSVM工具包下根據(jù)雞蛋胚體訓(xùn)練樣本的特征數(shù)據(jù),選擇 SVM分類器的核函數(shù),并利用交叉驗(yàn)證法尋找分類器的最優(yōu)參數(shù),通過訓(xùn)練獲取基于 SVM的雞蛋胚體分類器模型。
結(jié)合硬件平臺對雞蛋胚體模式識別系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,獲取未知的雞蛋胚體特征數(shù)據(jù),驗(yàn)證基于 SVM的雞蛋胚體分類器模型的性能,
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于支持向量機(jī)的飛機(jī)運(yùn)動模式識別研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的車牌識別系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的多類模式識別模型.pdf
- 基于支持向量機(jī)的氣體傳感陣列模式識別方法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于AdaBoost及支持向量機(jī)的車牌識別系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的說話人識別系統(tǒng)研究.pdf
- 支持向量機(jī)在模式識別領(lǐng)域中的應(yīng)用研究.pdf
- 一個基于支持向量機(jī)的草圖識別系統(tǒng).pdf
- 基于支持向量機(jī)的表面肌電信號模式識別方法研究.pdf
- 支持向量機(jī)在SPC控制圖模式識別中的研究.pdf
- 支持向量機(jī)在模式識別領(lǐng)域中的應(yīng)用研究(1)
- 基于支持向量機(jī)的字符識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 支持向量機(jī)在腦功能模式識別和分類中的研究.pdf
- 基于Adaboost和支持向量機(jī)的人臉識別系統(tǒng)研究.pdf
- 支持向量機(jī)在說話人識別系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf
- 小樣本PD信號支持向量機(jī)模式識別方法.pdf
- 基于支持向量機(jī)與遺傳算法的故障模式識別及趨勢預(yù)測方法研究.pdf
- 支持向量機(jī)在路標(biāo)識別系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于體全息存儲的光學(xué)模式識別系統(tǒng)研究.pdf
評論
0/150
提交評論