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【答案】应助回帖
★ ★ ★ ★ book2005593(金币+4, 基金HEPI+1): 代发~ 2012-01-12 20:08:15
摘要:本课题以面向灵武长枣品质无损检测为应用和研究对象,以反映灵武长枣品质的NIRS特征数据、多光谱信息和PC视觉图象处理为基础;从模式识别的神经网络和统计学习理论出发,综合图象信号处理、人工智能、数学建模和分析检测等学科的相关技术;以理论和方法研究为主线,拟通过NIRS分析、PC视觉信号处理以及多光谱数据与图象信息融合的手段;研究快速无损分析/检测灵武长枣水分、糖度、酸度和成熟/新鲜度等主要成份含量的有效方法和关键技术,准确识别灵武长枣的表面色泽、硬伤、裂纹、生理缺陷及内部虫眼、虫蚀、病害等品质的高效算法,尝试建立性质更好、精度更高的基于模式识别理论的灵武长枣综合品质评判与分级数学模型。期望在果品品质在线无损检测的研究方法技术上有所突破和创新;探索不引入数据级处理误差的更高级别数据融合的思路及方法;为在我区创建一个红枣智能无损检测分级技术平台这一最终目标的实现,提供理论参考和技术支撑。
面向红枣品质无损检测的多源信息处理与融合机理研究
负责人:汪西原 参与人:汪西原, 苗福生, 郭中华, 马瑜, 魏天军, 张冬, 肖斌, 马毅, 雍惠
金额:18万 申请时间:2009 学科代码:信息处理方法与技术(F0104) 项目批准号:60961004
申请单位:宁夏大学 研究类型:应用基础研究
关键词:无损检测;灵武长枣品质;多源信息处理;融合;模式识别 |
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