1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

109 6 0
Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 29/11/2021, 10:29

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG Xem tại trang 1 của tài liệu.
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG Xem tại trang 2 của tài liệu.
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHẬN DẠNG HẠT GẠO CHO MÁY PHÂN LOẠI CHẤT LƯỢNG Xem tại trang 3 của tài liệu.
Hình 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.1.

Các bước cơ bản trong xử lý ảnh Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 2.6: Mô hình không gian màu RGB. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.6.

Mô hình không gian màu RGB Xem tại trang 30 của tài liệu.
Hình 2.12: Đường biên của ảnh. (a) Đường biên lý tưởng. (b) Đường biên bậc thang. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.12.

Đường biên của ảnh. (a) Đường biên lý tưởng. (b) Đường biên bậc thang Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 2.15: Phép mở. (a) Một ảnh có nhiều vật thể liên kết. (b) Các vật thể được cách - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.15.

Phép mở. (a) Một ảnh có nhiều vật thể liên kết. (b) Các vật thể được cách Xem tại trang 49 của tài liệu.
- Một hệ thống hình hình cây các đầu dây thần kinh vào. - Trục dẫn đến đầu thần kinh ra - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

t.

hệ thống hình hình cây các đầu dây thần kinh vào. - Trục dẫn đến đầu thần kinh ra Xem tại trang 50 của tài liệu.
Mạng Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network- ANN) là mô hình xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Nơron được gắn kết để xử lý thông tin - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

ng.

Nơron nhân tạo (Artificial Neural Network- ANN) là mô hình xử lý thông tin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật, bao gồm số lượng lớn các Nơron được gắn kết để xử lý thông tin Xem tại trang 51 của tài liệu.
Hình 2.27: Mạng truyền thẳng nhiều lớp. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.27.

Mạng truyền thẳng nhiều lớp Xem tại trang 55 của tài liệu.
Hình 2.29: Luật học thông số có giám sát. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.29.

Luật học thông số có giám sát Xem tại trang 56 của tài liệu.
Hình 2.30: Luật học củng cố. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.30.

Luật học củng cố Xem tại trang 57 của tài liệu.
Hình 2.31: Luật học không có giám sát. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.31.

Luật học không có giám sát Xem tại trang 57 của tài liệu.
Hình 2.32: Phần mềm Matlab. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.32.

Phần mềm Matlab Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 2.36: Kéo giãn lược đồ histogram bằng Matlab. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.36.

Kéo giãn lược đồ histogram bằng Matlab Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 2.38: Mô phỏng trực quan trong thời gian thực bằng Matlab. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 2.38.

Mô phỏng trực quan trong thời gian thực bằng Matlab Xem tại trang 61 của tài liệu.
Hình 3.3: Hệ màu YCbCr. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 3.3.

Hệ màu YCbCr Xem tại trang 65 của tài liệu.
Hình 3.5: Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng Nơron. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 3.5.

Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng Nơron Xem tại trang 66 của tài liệu.
Hình 3.8: Ảnh gạo chuyển sang mức xám. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 3.8.

Ảnh gạo chuyển sang mức xám Xem tại trang 68 của tài liệu.
Hình 3.16: Chu kỳ huấn luyện sau khi đã huấn luyện xong. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 3.16.

Chu kỳ huấn luyện sau khi đã huấn luyện xong Xem tại trang 73 của tài liệu.
Hình 3.25: Kết quả phân loại gạo (ảnh 2). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 3.25.

Kết quả phân loại gạo (ảnh 2) Xem tại trang 78 của tài liệu.
Hình 3.27: Kết quả phân loại gạo (ảnh 4). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 3.27.

Kết quả phân loại gạo (ảnh 4) Xem tại trang 79 của tài liệu.
Hình 4.3: Ảnh sử dụng backround màu vàng. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.3.

Ảnh sử dụng backround màu vàng Xem tại trang 81 của tài liệu.
Hình 4.2: Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu trắng. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.2.

Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu trắng Xem tại trang 81 của tài liệu.
Hình 4.4: Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu vàng. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.4.

Ảnh sau khi tách biên sử dụng backround màu vàng Xem tại trang 82 của tài liệu.
Hình 4.9: Thiết bị thu nhận video. - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.9.

Thiết bị thu nhận video Xem tại trang 84 của tài liệu.
Hình 4.13: Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 1). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.13.

Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 1) Xem tại trang 88 của tài liệu.
Hình 4.15: Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.15.

Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2) Xem tại trang 89 của tài liệu.
Hình 4.17: Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2). - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Hình 4.17.

Ảnh sau khi xử lý trong thời gian thực (ảnh 2) Xem tại trang 90 của tài liệu.
Bảng 4.3: Tốc độ xử lý củ a1 khung hình đối với số đối tượng khác nhau. Số đối tượng trong 1 khung hình Thời gian xử lý của 1 khung hình - Nghiên cứu mô hình hệ thống nhận dạng hạt gạo cho máy phân loại chất lượng gạo dùng xử lý ảnh

Bảng 4.3.

Tốc độ xử lý củ a1 khung hình đối với số đối tượng khác nhau. Số đối tượng trong 1 khung hình Thời gian xử lý của 1 khung hình Xem tại trang 93 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan