[1]吴林峰,余怀鑫,祝志慧.基于机器视觉的孵化早期群体受精蛋鉴别[J].食品与机械,2019(4):152-156.

[2]李学军,程红.马铃薯品质鉴别的近红外光谱与多源信息耦合[J].食品与机械,2021,37(5):139-143.

[3]李泽平,郭俊先,郭阳,李雪莲,张亮亮,黄华.基于支持向量机的无核白葡萄串分级系统设计与测试[J].食品与机械,2021,37(10):106-111.

[4]寇霄腾,张勇,张卉,张超,丁乃红.基于RGB图像特征的卷烟梗丝掺配比例检测[J].食品与机械,2021(9):78-82.

[5]周鸿达,张玉荣,王伟宇,陈赛赛.基于机器视觉技术预测玉米质量等级的方法研究[J].粮油食品科技,2016,24(6):50-56.

[6]李新成,赵登鲁,石红蕾,员玉良.基于机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法[J].食品安全质量检测学报,2019,10(2):489-493.

[7]梁丹,李平,梁冬泰,陈兴,吴晓成.基于机器视觉的鸡蛋内外品质一体化检测与分级系统[J].中国食品学报,2020,20(11):247-254.

[8]基于机器视觉的产地脏污鸭蛋外形扁平度在线检测[J].中国食品学报

[9]胡鹏程,孙 晔,吴海伦,顾欣哲,屠 康,郑 剑,潘磊庆.高光谱图像对白萝卜糠心的无损检测[J].食品科学,2015,36(12):171-176.

[10]姜沛宏,张玉华,钱乃余,张长峰,陈东杰.基于机器视觉技术的肉新鲜度分级方法研究[J].食品科技,2015(3):296-300.

[11]基于BPNN和SVM的烟叶成熟度鉴别模型[J].中国烟草学报

[12]宋,科,杨崇龙,石永宏,张,伟,宋,进,戈永慧,潘磊庆,屠,康.基于可见-近红外高光谱技术对鸡种蛋性别鉴定的研究[J].食品安全质量检测学报,2022,13(17):5518-5525.

[13]卢凡.基于机器视觉的包装机空头烟支检测技术研究[J].轻工机械,2010,28(2):65-67,71.

[14]张凡,淑英,张志胜,孙剑锋,王颉,王文秀.融合光谱和图像特征信息的羊肉TVB-N含量无损检测[J].中国食品学报,2021,21(11):191-200.

[15]沈飞,黄怡,周曰春,刘琴,裴斐,李彭,方勇,刘兴泉.基于光谱和图像信息融合的玉米霉变程度在线检测[J].食品科学,2019,40(16):274-280.

[16]张凯,李振华,郁豹,胡安翔.基于机器视觉的花生米品质分选方法[J].食品科技,2019(5).

[17]陈坤杰,尹文庆.机器视觉技术在分析牛肉颜色变化特征中的应用[J].食品科学,2008,29(9).

[18]基于计算机视觉技术对滩羊肉新鲜度分级方法研究[J].食品安全导刊

[19]郭恒勇,陈庆官,徐帅,盛井龙.基于彩色图像处理的生丝截面特征参数提取[J].纺织学报,2008,29(10):117-121.

[20]季方芳,吴明清,赵阳,陈坤杰.基于IGS-SVM模型的牛肉生理成熟度预测方法[J].食品科学,2019,40(15):71-77.