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文檔簡介
1、紅棗蟲害、霉?fàn)€等異常顆粒嚴(yán)重影響了紅棗的整體質(zhì)量,目前,對異常紅棗的剔除主要靠肉眼觀測和人工挑揀,判別結(jié)果受人的主觀影響很大,且內(nèi)部蟲害、霉變等異常紅棗得不到有效識別,因此尋找一種便捷、無損剔除異常鮮棗的檢測方法具有重要的現(xiàn)實意義。
論文以寧夏紅棗為研究對象,分別研究了近紅外光譜技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)的異常鮮棗的鑒別方法,為了提高識別精度,提出了近紅外技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)的二源信息融合技術(shù)異常鮮棗鑒別的新方法,建立了基于多源信息
2、融合的異常鮮棗鑒別模型,主要研究結(jié)論如下:
1、建立了基于近紅外光譜技術(shù)的異常鮮棗鑒別模型。采用主成分分析法提取紅棗光譜的特征光譜,以紅棗樣本的特征光譜為模型輸入,采用測試集50個紅棗樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果表明,模型對異常紅棗預(yù)測集的識別率為92.75%。
2、用MATLAB軟件對紅棗圖像進(jìn)行分析,用K均值聚類算法實現(xiàn)了紅棗與背景的分割,用直方圖均衡化方法實現(xiàn)了紅棗圖像的加強(qiáng),突出了異常紅棗的缺陷特
3、征;提取了紅棗圖像的顏色特征、紋理特征以及缺陷特征(蟲眼特征值和裂痕特征值)參數(shù),有效反應(yīng)了異常紅棗與合格紅棗在色澤、紋理上的差異。
3、建立了基于機(jī)器視覺技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常鮮棗鑒別模型,采用公式和試探相結(jié)合的方法,確定網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)目為15,采用測試集40個樣本對模型進(jìn)行驗證,的實驗表明,模型對異常鮮棗預(yù)測集的識別率為89.11%。
4、運(yùn)用多源信息融合融合技術(shù)對異常鮮棗鑒別方法進(jìn)行研究,在特征層
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