猕猴桃分级中果实表面缺陷的检测方法

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本研究探讨了一种针对猕猴桃在分级过程中表面缺陷检测的方法，旨在提高筛选效率和品质控制水平。在猕猴桃的自动化分级过程中，表面缺陷检测是最复杂且耗时的部分。这些缺陷主要包括碰压伤、划痕以及日灼损伤。该过程包含两步：首先对图像进行分割以识别出潜在的问题区域；其次通过特征分析来确认哪些是真正的瑕疵。为了实现这一目标，猕猴桃机器视觉采集系统使用近红外光源拍摄图像，并应用中值滤波技术去除各种干扰噪声的影响。随后，根据图像内容确定最佳阈值并执行分割操作，从而准确地定位出果实表面的黑色斑点区域——这包括真缺陷和梗萼部分。实验结果表明，采用近红外照明可以有效地捕捉到猕猴桃上的划痕、腐烂以及日灼损伤，并且能够避免传统光源下产生的反射亮区问题。为了进一步区分疑似瑕疵与正常结构（如梗萼），研究者提出利用双金字塔数据形式下的盒维数快速计算方法来提取描述区域粗糙度和纹理方向性的特征参数，从而实现对真实缺陷的有效识别。

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猕猴桃分级中果实表面缺陷的检测方法

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本研究探讨了一种针对猕猴桃在分级过程中表面缺陷检测的方法，旨在提高筛选效率和品质控制水平。在猕猴桃的自动化分级过程中，表面缺陷检测是最复杂且耗时的部分。这些缺陷主要包括碰压伤、划痕以及日灼损伤。该过程包含两步：首先对图像进行分割以识别出潜在的问题区域；其次通过特征分析来确认哪些是真正的瑕疵。为了实现这一目标，猕猴桃机器视觉采集系统使用近红外光源拍摄图像，并应用中值滤波技术去除各种干扰噪声的影响。随后，根据图像内容确定最佳阈值并执行分割操作，从而准确地定位出果实表面的黑色斑点区域——这包括真缺陷和梗萼部分。实验结果表明，采用近红外照明可以有效地捕捉到猕猴桃上的划痕、腐烂以及日灼损伤，并且能够避免传统光源下产生的反射亮区问题。为了进一步区分疑似瑕疵与正常结构（如梗萼），研究者提出利用双金字塔数据形式下的盒维数快速计算方法来提取描述区域粗糙度和纹理方向性的特征参数，从而实现对真实缺陷的有效识别。

Mimikatz（猕猴桃）

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Mimikatz是一款功能强大的Windows安全评估工具，主要用于密码提取和权限提升测试，帮助安全专家检测系统漏洞。用于抓取Windows用户密码的工具或方法对于熟悉的人来说并不难理解。

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