摘要
本发明公开了一种基于机器视觉的药材年份鉴别方法及系统,涉及机器视觉技术领域,用于解决对于具有相似外观的药材品种,基于视觉的年份识别在现有方法中缺乏准确性的问题,通过设置多组取样角度及光照强度获取多组药材样图,检测药材显示面积与噪声水平,对样图进行筛选与标记,确定用于年份鉴定的样图,将标记样图输入年份鉴别机制,利用微结构边界识别算法与色彩漂移路径差值函数生成细胞塌陷指数和顺序色漂移指数,计算年份鉴定特征,进一步提取结构内斑比率,调用对应年份区间并计算年份基准值,最终结合年份鉴定特征输出药材年份,提升年份评估准确性。
技术关键词
鉴定特征
鉴别方法
逻辑回归模型
图像像素
标记
指数
色彩
识别算法
比率
边缘计算技术
图像增强方法
微结构
分布式计算架构
模块
轨迹
机器视觉技术
偏差
机制
鉴别系统
系统为您推荐了相关专利信息
剩余寿命评估方法
车轮
线性
数据输入结构
离群点
损伤预测方法
健康对照
医学图像模式识别
关节炎患者
直方图均衡化
床单
图像
特征学习模型
阈值分割方法
卷积神经网络提取特征
松动检测方法
地灯
残差神经网络
构建分类器
判断螺钉
轨道平台
智能喷淋养护系统
处理单元
悬挂式轨道车
隧道二衬