导读:本文包含了颜色分级论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:马铃薯,分级,小波变换,特征融合
颜色分级论文文献综述
李颀,王俊[1]（2019）在《基于颜色和纹理特征融合的马铃薯分级方法》一文中研究指出目前马铃薯分级主要依靠人工完成,而对马铃薯的自动分级研究主要是对形状和大小进行初步分级,为了更好地对马铃薯进行精细化分级,提出一种颜色和纹理特征融合的分级方法,将马铃薯按色泽、损伤和蔫坏程度进行分级。首先提取马铃薯图像的马铃薯的HSV(hue saturation value)颜色特征,采用小波变换提取纹理特征,对两特征进行特征融合,然后通过对比支持向量机(support vector machine,SVM)分类器采用不同核函数的分级精度,选择了分级精度较高的径向基(radial basis function,RBF)核函数,最后模拟生产线上的马铃薯分级环境进行试验。试验结果为:能够将马铃薯按色泽、损伤和蔫坏程度分为叁个等级,分级准确率达到97. 67%,每帧图像的平均处理时间为1. 0 s。该方法可用于马铃薯的精确分级,有利于提升马铃薯的质量和商品化速度。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年25期）
纪宇慧[2]（2019）在《机器视觉在苹果疤痕识别和颜色分级中的应用》一文中研究指出我国苹果种植面积广,产量巨大,种类繁多。但由于我国水果生产加工企业普遍采用人工分级与机械分级,与国外的分级技术相比较落后,分级精度偏低,同一批次的苹果质量参差不齐,使得我国苹果在国际贸易市场上成交量小,且价格较低。利用机器视觉技术对苹果品质进行自动分级检测,可有效地提高分级精度和效率,不仅能够满足各种消费人群的需求,为企业带来良好的效益,还可以提高我国苹果的出口量和出口价格,增加外汇收入。本文以烟台地区的红富士苹果为研究对象,基于机器视觉技术对苹果的果面缺陷与颜色两个特征进行研究,主要研究内容如下:(1)在图像预处理阶段,本文对RGB与HSI颜色模型进行分析,根据两种模型的特点,确定其适用情况。通过在灰度图像中加入白噪声,利用信噪比PSNR对几种常用滤波算法的去噪效果进行对比和评价,选定了有效性和实时性相对优越的快速中值滤波法。(2)在图像分割阶段,对比R、G、B、H、S、I六个分量空间下的灰度图以及灰度直方图,发现S分量空间下背景与目标的对比度较高且灰度直方图呈现标准的双峰状,最有利于采用全局阈值法进行图像分割。通过分析几种典型的全局阈值分割法,选用一种自适应的阈值分割方法——最大类间方差法。对于分割后的二值图像背景中由传送链条引起的噪声区域,采用形态学滤波中的删除小面积对象法进行处理,获得了良好的去噪效果。(3)提出基于Canny边缘检测算子的果面疤痕识别方法。对图像分割后获取的苹果果实图像,分别用一阶的Roberts算子、Sobel算子与二阶的LoG(Laplacian of Gaussian)算子、Canny算子对其进行疤痕检测,其中Canny算子提取的边缘最完整,且没有虚假边缘。为了将疤痕区域分割出来,获得疤痕区域面积所占果实面积的百分比,本文利用空洞填充法对疤痕区域进行填充,并引入形态学中的开运算将果实边缘造成的干扰去除。(4)考虑到外观品质高的苹果不仅着色率高,通常颜色分布也较均匀,所以在提取颜色特征时不仅选用色度分量,也选用了能够反映颜色分布的R、G、B分量的均值与方差作为特征参数。由于特征参数的个数较多不利于分级,提出了基于Fisher系数及K-means的颜色特征参数优化方法。通过计算每个特征参数的Fisher系数,按照其大小进行无类别的全局优化和分类别(着色率和颜色分布两类)的局部优化,并采用K-means算法对两种优化方式进行评估,聚类结果表明全局优化的效果更好。然后利用PS0(Particle Swarm Optimization)算法优化后的支持向量机对苹果的颜色等级进行自动划分,对全局优化方式下所保留的特征参数个数进行逐一分级测试,在保留Fisher系数较高的7个特征量时,分级正确率最高,达到92%。最后用Matlab软件设计了用于分级操作、模型参数与分级结果显示的GUI产品。(本文来源于《济南大学》期刊2019-06-01）
程佑法,范春丽,王岳,张丛森,朱红伟[3]（2019）在《钻石颜色分级定量化技术的研究（英文）》一文中研究指出美国宝石学院19世纪30年代起,首先建立了一套成熟的钻石颜色分级系统。传统上,钻石颜色分级靠目视以及与成套标准比色石比较确定。目视分级结果被一些因素如检验环境、钻石尺寸,分级人员等所影响。因此经常出现对一个样品,即使是同一个人在相同环境分级检测也容易出现分级偏差。为了避免上述问题,利用检测设备来评估钻石颜色,成为钻石领域的一个研究热点。可是目前没有达到评估钻石颜色分级的要求。该研究给出了一个有意义的方法来定量表征钻石的颜色。该方法使用显微微区定位检测方法来定量评估钻石颜色,同时该方法可以避免钻石尺寸大小对钻石颜色分级的影响。可见光分光光度计原理被使用在该方法。该方法由样品系统、微区定位显示系统、信号收集与计算系统组成。D65光源被使用,并且色温保持在(6 500±200) K;高分辨率CCD探测器作为信号采集设备。该方法准确检测了几套不同大小和颜色的带国家(中国)标准证书的钻石样品,结果表明,该方法能够快速、准确的测量钻石的颜色坐标,并自动转换为钻石分级系统对应的颜色分级级别,同时靠使用微区定位检测技术,对圆钻型钻石测试能够排除钻石尺寸引起的颜色分级偏差。该方法对钻石分级是一个有益的潜在技术。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年05期）
杨张鹏[4]（2019）在《基于柑橘表面颜色的分级技术与控制系统研究》一文中研究指出我国柑橘产后处理技术正处于不断发展阶段,目前对柑橘颜色的分选方法主要停留在人工操作的水平,存在主观性强、效率低等特点。因此,如何提高柑橘颜色分级的准确率,提高生产效率,是当前需解决的问题。本文运用机器视觉检测技术和自动控制技术,研究了柑橘表面颜色分级与缺陷识别的方法,设计了基于机器视觉柑橘颜色分级控制系统,实现了颜色检测与柑橘缺陷检测。本文主要研究工作与结论如下:1)研究了柑橘缺陷与颜色检测图像识别的算法,包括图像预处理、缺陷和颜色特征提取算法。在柑橘图像预处理方面,比较研究了几种图像预处理算法,包括平滑与去噪、图像分割等,实验结果表明,平滑与去噪采用中值滤波算法进行处理效果最为理想,图像分割算法采用OTSU算法处理效果最为理想;在颜色检测方面,将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,获取H分量参数,并采用色调均值法和色调区间统计法检测柑橘颜色一致性,实验表明色调区间统计法的检测精度较高;在缺陷检测方面,采用基于缺陷轮廓圆形度去除柑橘果梗的方法,排除果梗对缺陷检测的影响,并以缺陷面积与水果面积的比值来实现柑橘缺陷检测。2)基于柑橘颜色分级要求,设计了基于机器视觉柑橘颜色分级控制系统,包括图像采集系统和运动控制系统,并完成了图像采集系统与控制系统及机械系统的集成,开发了柑橘图像采集与图像识别软件及基于PLC的分级控制软件系统。3)基于上述设计的柑橘颜色分级控制系统,对柑橘缺陷检测和颜色分级进行了检测试验,实验结果表明,缺陷检测采用去除果梗的方法后准确率相比没有去除果梗时提高了 6%,检测总体准确率为92%,颜色检测将柑橘分为橙色果、黄色果、浅绿果、深绿果四个颜色等级,总体分级准确率为93.75%。(本文来源于《中南林业科技大学》期刊2019-05-01）
[5]（2019）在《关于批准发布《红宝石颜色分级标准样品》等70项国家标准样品的公告》一文中研究指出中华人民共和国国家标准公告2019年第1号国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)批准《红宝石颜色分级标准样品》等70项国家标准样品,现予以公布。二〇一九年一月二十五日(本文来源于《中国标准化》期刊2019年05期）
孙宝,杨世恩[6]（2018）在《结合量子技术和FCM的猪肉颜色分级研究》一文中研究指出猪肉颜色是猪肉分级评定时的一个重要指标。针对传统中值滤波存在的问题用量子理论的思想对其进行改进,改进算法不仅有较强的去噪效果而且能自适应判断模板内的像素点要不要进行处理从而能较好地保留图像细节信息。利用改进算法结合模糊C聚类(FCM)对猪肉图像进行处理分割,最后提取相应的颜色特征参数,基于这些特征参数运用多元线性逐步回归分析法建立了颜色等级预测模型。在样本测试实验中,所用方法对猪肉颜色等级的正确判定率达到94. 25%,在大幅降低算法复杂度的同时,准确率和鲁棒性都超过了其它同类算法。(本文来源于《西南科技大学学报》期刊2018年04期）
王浩羽[7]（2018）在《关于钻石颜色分级体系研究》一文中研究指出钻石颜色的划分一般是由光的主波长所决定,以人眼能识别颜色的特性作为参考,来对钻石颜色进行等级划分的,所以文章将具体探究钻石颜色分级体系,在分析钻石目前颜色分级体系现状的基础之上,从而对于钻石颜色分级体系提出相应的理解与建议。(本文来源于《冶金与材料》期刊2018年06期）
曾磊,曾芳艳,冯午阳,张书真,宋海龙[8]（2018）在《基于颜色与缺陷检测的椪柑分级算法》一文中研究指出以湘西椪柑为研究对象,提出了一种基于颜色与缺陷检测的椪柑自动分级算法.首先,对椪柑灰度图像进行阈值分割和孔洞填充得到二值图像;然后,将二值图像与椪柑彩色图像的R,G,B分量分别进行与运算,并将运算后的3幅单色图像进行合成,从而得到彩色图像的椪柑目标区域;接着,提取目标区域的黄色像素占比和缺陷面积作为色泽特征参数和缺陷特征参数;最后,利用决策树模型融合特征参数以进行椪柑分级判定.实验结果表明,对比基于单一特征的椪柑分级算法,新算法通过特征的互补提高了椪柑分级的准确率.(本文来源于《吉首大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
肖瑞红[9]（2018）在《钻石颜色分级的量化研究》一文中研究指出钻石的颜色分级是衡量钻石品质的关键因素。目前颜色分级常用的方法有:比色石目估法、颜色记忆法等,这些方法受外界及人为因素影响较大,因此,本论文的研究内容为通过红外光谱与紫外-可见光谱技术来研究钻石颜色量化分级的可行性。通过红外光谱分析多套比色石发现随着钻石等级的降低,1363~1370 cm~(-1)指示特定滑移面上的偏析氮和1010 cm~(-1)处指示与特定面方向上偏析氮有关的塑性变形的吸收峰强度越来越大,呈良好的相关性,且1010 cm~(-1)处吸收峰强度的相关性更好。1363~1370 cm~(-1)与1010 cm~(-1)处与氮有关的吸收峰,对钻石的颜色有一定的贡献。通过计算这两处吸收峰的强度及面积,可较准确的分析钻石的色级。研究紫外-可见光谱观察到钻石的黄色调与N3、N2色心缺陷相关。通过紫外-可见光谱仪测试钻石的桌面,观察到钻石色级与415 nm、478 nm处吸收峰的强度渐变相关,且478 nm处相关性更好。比较I_(415 nm)/I_(478 nm)的比值能很好的反应各色级之间的渐变性,因此根据这两处吸收峰的峰形及I_(415 nm)/I_(478 nm)的比值可以估测钻石的色级。测试钻石桌面的紫外可见光谱得到钻石的色度坐标,观察到成套的比色石等级之间的线性渐变规律不理想。多套比色石色度坐标求平均值后,线性规律很好,各色级的色度坐标数据能够拉开距离,可以作为量化钻石颜色等级的一个参考标准。通过“V形槽”系统及球体漫反射测量系统都能够垂直显微定位于距离钻石底尖相同的亭部位置。通过分析比色石亭部的色度坐标发现,两套比色石色级之间间距均匀性不好,但是能够呈现很好的线性规律。经过比色石的标定,每个色级的色度坐标值相对集中,可以进行色级的量化分析。用紫外-可见光谱仪改进的两种测色系统都有显微定位装置,都可以模拟人眼观测颜色的方式,只是照明系统不同。两种方式都可以进行色级的量化分析,但是由于色级之间有不均的现象,由此提出了色级的等间距模型及标准颜色物质的设想。(本文来源于《河北地质大学》期刊2018-11-15）
黄娟,李新建[10]（2018）在《基于色差仪法的库尔勒香梨果实颜色分级标准》一文中研究指出为了确定库尔勒香梨的果实颜色评价模型及分级标准,利用色差仪测定库尔勒市沙依东、上户镇、哈拉苏、库尔楚园艺场香梨果实的L、a、b值,获得L、a、b、a/b、(a/b)2、Chroma(色度值)、Hue(色调值)和Brightness(色光值),并采用因子分析中的主成分分析方法对各颜色系数进行分析,建立果实颜色评价模型和分级标准。结果表明:第一主成分的累计贡献率达到88.216%;筛选出的果实颜色评价因子是a、Hue(色调值)、Brightness(色光值)、a/b(从黄色逐渐加深至趋近于红色的程度)。将库尔勒香梨果实颜色评价标准统一划分为4个等级,分别为特优、优、良和一般。2016年库尔勒香梨的果实颜色等级认证结果为特优13.75%、优57.50%、良18.75%、一般10.00%。(本文来源于《北方园艺》期刊2018年17期）
颜色分级论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
我国苹果种植面积广,产量巨大,种类繁多。但由于我国水果生产加工企业普遍采用人工分级与机械分级,与国外的分级技术相比较落后,分级精度偏低,同一批次的苹果质量参差不齐,使得我国苹果在国际贸易市场上成交量小,且价格较低。利用机器视觉技术对苹果品质进行自动分级检测,可有效地提高分级精度和效率,不仅能够满足各种消费人群的需求,为企业带来良好的效益,还可以提高我国苹果的出口量和出口价格,增加外汇收入。本文以烟台地区的红富士苹果为研究对象,基于机器视觉技术对苹果的果面缺陷与颜色两个特征进行研究,主要研究内容如下:(1)在图像预处理阶段,本文对RGB与HSI颜色模型进行分析,根据两种模型的特点,确定其适用情况。通过在灰度图像中加入白噪声,利用信噪比PSNR对几种常用滤波算法的去噪效果进行对比和评价,选定了有效性和实时性相对优越的快速中值滤波法。(2)在图像分割阶段,对比R、G、B、H、S、I六个分量空间下的灰度图以及灰度直方图,发现S分量空间下背景与目标的对比度较高且灰度直方图呈现标准的双峰状,最有利于采用全局阈值法进行图像分割。通过分析几种典型的全局阈值分割法,选用一种自适应的阈值分割方法——最大类间方差法。对于分割后的二值图像背景中由传送链条引起的噪声区域,采用形态学滤波中的删除小面积对象法进行处理,获得了良好的去噪效果。(3)提出基于Canny边缘检测算子的果面疤痕识别方法。对图像分割后获取的苹果果实图像,分别用一阶的Roberts算子、Sobel算子与二阶的LoG(Laplacian of Gaussian)算子、Canny算子对其进行疤痕检测,其中Canny算子提取的边缘最完整,且没有虚假边缘。为了将疤痕区域分割出来,获得疤痕区域面积所占果实面积的百分比,本文利用空洞填充法对疤痕区域进行填充,并引入形态学中的开运算将果实边缘造成的干扰去除。(4)考虑到外观品质高的苹果不仅着色率高,通常颜色分布也较均匀,所以在提取颜色特征时不仅选用色度分量,也选用了能够反映颜色分布的R、G、B分量的均值与方差作为特征参数。由于特征参数的个数较多不利于分级,提出了基于Fisher系数及K-means的颜色特征参数优化方法。通过计算每个特征参数的Fisher系数,按照其大小进行无类别的全局优化和分类别(着色率和颜色分布两类)的局部优化,并采用K-means算法对两种优化方式进行评估,聚类结果表明全局优化的效果更好。然后利用PS0(Particle Swarm Optimization)算法优化后的支持向量机对苹果的颜色等级进行自动划分,对全局优化方式下所保留的特征参数个数进行逐一分级测试,在保留Fisher系数较高的7个特征量时,分级正确率最高,达到92%。最后用Matlab软件设计了用于分级操作、模型参数与分级结果显示的GUI产品。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
颜色分级论文参考文献
[1].李颀,王俊.基于颜色和纹理特征融合的马铃薯分级方法[J].科学技术与工程.2019
[2].纪宇慧.机器视觉在苹果疤痕识别和颜色分级中的应用[D].济南大学.2019
[3].程佑法,范春丽,王岳,张丛森,朱红伟.钻石颜色分级定量化技术的研究（英文）[J].光谱学与光谱分析.2019
[4].杨张鹏.基于柑橘表面颜色的分级技术与控制系统研究[D].中南林业科技大学.2019
[5]..关于批准发布《红宝石颜色分级标准样品》等70项国家标准样品的公告[J].中国标准化.2019
[6].孙宝,杨世恩.结合量子技术和FCM的猪肉颜色分级研究[J].西南科技大学学报.2018
[7].王浩羽.关于钻石颜色分级体系研究[J].冶金与材料.2018
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[9].肖瑞红.钻石颜色分级的量化研究[D].河北地质大学.2018
[10].黄娟,李新建.基于色差仪法的库尔勒香梨果实颜色分级标准[J].北方园艺.2018