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蔬菜種苗葉片之型態分析與辨識 國立台灣大學生物產業機電工程學系季育澤林達德 前言 本研究利用新發展的貝氏描述子 BezierDescriptor 及傳統型態學上之特徵如長寬比 似圓度 平滑度等來描述蔬菜種苗葉片的形狀 藉由這些特徵 我們可以將種苗葉片分類並辨識葉片之種類 實驗設備與材料 實驗設備Meteor彩色的影像擷取卡 WatecCCD攝影機 背光箱及攝影機架 軟體 BorlandC BuilderMatroxImageLibrary實驗材料甘藍 白菜 萵苣 莧菜 貝氏曲線 BezierCurve BezierCurve乃由四點 兩端點 兩控制點 所構成的三次曲線 B t 1 t 3P1 3t 1 t 2P2 3t2 1 t P3 t3P4其中t 0 1貝氏曲線的特性曲線的起點及終點的切線方向等於端點與控制點的連線方向曲線是兩端點及兩控制點的加權平均 實驗流程 2 非監督式的影像自動二元化Blob分析 求得葉片的幾何特徵 1 幾何描述子特徵 實驗流程 求葉邊緣 3 若兩點有顏色變化則 xr yr 為葉片邊緣 實驗流程 求葉尖點與葉基點 由輪廓點離散函數r 及r 的聯集求得 4 實驗流程 貝氏曲線逼近 決定控制線方向決定控制線長比 5 實驗流程 正規化 四個正規點座標縮放比逼近誤差 6 貝氏描述子特徵 葉尖角 葉基角 兩控制線長比逼近誤差 實驗結果 萵苣 甘藍 白菜 莧菜 四種蔬菜的正規點分佈 甘藍 白菜 萵苣 莧菜 葉片真實面積與貝氏曲線面積之比較 貝氏曲線面積 cm2 白菜 真實葉片面積 cm2 真實葉片面積 cm2 貝氏曲線面積 cm2 甘藍 葉片真實面積與貝氏曲線面積之比較 貝氏曲線面積 cm2 萵苣 真實葉片面積 cm2 貝氏曲線面積 cm2 莧菜 真實葉片面積 cm2 類神經網路分類 倒傳遞類神經網路模組 backpropagation 貝式描述子幾何描述子 隱藏層兩層 甘藍白菜萵苣莧菜 以幾何描述子做蔬菜種苗品種分類之辨識率 以貝氏描述子做蔬菜種苗品種分類之辨識率 以兩種描述子做蔬菜種苗品種分類之辨識率 結論 貝氏曲線的面積與真實種苗面積具有相當大的線性關係貝氏描述子可用
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