果蔬智能分拣系统中的目标提取算法的实现

随着农产品加工自动化程度越来越高,采用工业机器人代替人工分拣水果、蔬菜等农产品是适应现代农业发展所必需的.在蔬菜水果分拣过程中的前景目标提取质量决定了分级的准确性,基于混合高斯背景模型和仿射变换模型建立相应算法,对蔬菜水果分拣过程中所拍摄到的前景目标进行提取.以水果猕猴桃为例的实验结果表明,该方法所提取到的前景目标质量能够满足蔬果分拣需求,与其它方法相比也具有一定优势.

关于跳台跳水体型系数设置的建模分析

主要研究了运动员的体型对跳水动作难度系数影响的问题.首先,根据附件1的信息,建立四种分析模型,得到受体型影响的主要跳水动作是翻腾和转体,它们的难度系数需要分段进行体型系数校正;其次,根据斜抛运动、机械能守恒定律、平行轴定理和角动量定理等相关物理知识,分别建立了基于身高、体重的完成跳水动作的两个时间模型,得到入水时间限制,以及体型限制每一个运动员入水前可进行翻腾转体动作的最大半周数;然后,确定校正系数设置的必要性,并利用多元非线性回归方法,及采集到的运动员身高、体重和成绩等数据,构建了体型校正系数确定方法的模型,得到与每一位运动员体型匹配的校正系数;最后,基于问题二约束条件、问题三所建立的模型,计算运动员的动作难度系数校正结果.建立的关于跳台跳水体型系数设置的模型,有效避免了体型对跳水动作难度系数的影响,使得难度系数的设置更加合理.