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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
潘磊庆 屠康 刘明 詹歌 邹秀容
为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性,建立了声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置,采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号。提取了4个特征频率、偏斜度平均值和峰度平均值共6个特征参数,并作为神经网络的输入量,创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。检测结果显示:对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别精度可达92%以上,对蛋壳完整的鸡蛋判别精度达到96%,对鸡蛋总体的判别精度可达94%。
关键词：
鸡蛋裂纹 声学响应 BP神经网络 检测
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
魏萱 何金成 郑书河 叶大鹏
为了提高土鸡蛋表面微裂纹检测的准确度和效率,提出一种基于图像纹理特征的土鸡蛋微小裂纹无损检测方法.利用工业相机对150枚土鸡蛋采集数字图像,采用高斯滤波、灰度变换等方法对土鸡蛋图像进行预处理;利用灰度共生矩阵进一步提取图像纹理特征,将纹理特征参数作为不同分类器包括簇类独立软模式法、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和偏最小二乘支持向量机输入,进行土鸡蛋有无裂纹判别.结果表明,采用图像纹理特征参数建立的土鸡蛋有无裂纹LDA模型判别准确度最高,达到96.0%.
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
秦炎炎 王树才 李赛飞
针对基于声波信号的鸡蛋裂纹检测过程中易受到噪音干扰的问题,采集运输线上敲击鸡蛋产生的声波信号,对信号进行递归图分析,采用递归定量分析提取递归图的量化特征参数,用于鸡蛋壳裂纹的分类检测。分别构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络模型的鸡蛋裂纹分类检测模型,对300枚鸡蛋进行检测。结果表明,SVM检测模型效果较好;在SVM模型中,完好蛋和裂纹蛋的识别率分别达93.98%和95.52%,效果理想。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王芳 谭佐军 谢静 张纾 沈环
采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Multi-PCA)对预处理之后的声波信号进行分析,分别提取声波信号在时域和频域上的主要特征参数,用于鸡蛋蛋壳裂纹的分类检测。结果表明,当鸡蛋蛋壳裂纹大小和位置均随机分布时,由HHT和Multi-PCA提取的特征参量经由支持向量机(support ve
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王巧华 熊利荣 丁幼春 文友先
鸡蛋内部颜色信息(H、I、S)的变化表征蛋的新鲜度等内部品质的变化。用计算机视觉装置获取鸡蛋颜色参数(H、I、S),通过试验获得鸡蛋的新鲜度大小(哈夫值),用它们作为样本数据建立BP神经网络模型,获取鸡蛋新鲜度与其图像颜色参数之间的最优关系,达到自动检测鸡蛋新鲜度。经检验,系统正确识别率为90.8%。
关键词：
鸡蛋 新鲜度 检测 BP神经网络
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
吴兰兰 王巧华 祝志慧 王树才 熊利荣
提出一种融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法。采集褐壳鸡蛋的裂纹图像，运用提及边缘检测算法获取感兴趣区域图像，采用最大边界算法挑选边界轮廓，融合二者获取裂纹区域图像。对３种典型鸡蛋裂纹图像进行边缘检测新方法与传统边缘检测算子（Ｌｏｇ算子、ＳｏｂｅＬ算子及Ｃａｎｎｙ算子）对比试验，结果表明：融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法能够克服固定阈值适应性较差的缺陷，提高检测准确率，在消除噪声、增强弱边缘信息方面优于传统边缘检测算子。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘龙 付美章 王树才
根据皮蛋蛋壳的声学特性,采用小波变换和BP神经网络相结合的处理方法,对皮蛋进行破损检测。首先对采集到的声音信号进行6层小波分解,计算每层分解信号的小波能量谱,构造小波能量谱分布的特征向量,然后将其作为神经网络的输入向量,基于MATLAB创建了网络结构为6-20-2的BP神经网络。检测结果表明,该方法对好壳皮蛋的识别率为88.5%,对损壳皮蛋的识别率为83.3%。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王伟 宗望远 吴文福 孙少杰 孙永华
采用2-6-1拓扑结构的BP神经网络,运用容阻脉冲转换、智能现场总线等技术,设计了能进行水分的非线性校正和温度补偿的便携式棉花水分检测装置。检测结果表明:经过BP神经网络校正和补偿后,在-20～50℃温度范围内,棉花水分在5%～15%时,测量误差小于±0.4%;棉花水分在15%～25%时测量误差小于±0.5%。该检测装置在很大程度上消除了温度变化对水分测量值的影响,提高了检测信号的抗干扰能力,满足了棉花水分智能检测的要求。
关键词：
BP神经网络 棉花 水分 检测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高扬 安思博
鸡蛋期货作为我国首个畜牧类期货品种,研究其是否发挥价格发现功能具有重要现实意义。要确定鸡蛋期货对现货价格预测能力,可以通过与其他预测方法的效果比较来判断。本文通过选取鸡蛋零售价、豆粕价格、淘汰鸡价格、玉米价格、蛋鸡苗价格和鸭蛋价格共6个变量,通过BP神经网络的方法预测4周、12周、24周以及32周后的鸡蛋现货价格,运用绝对误差百分比指标与期货预测的价格进行对比,结果表明:期货市场在预测4周以及12周后的价格时,绝对误差百分比小于BP神经网络模型;但在预测24周和32周后的价格时,BP神经网络模型的预测效果优于期货市场,即期货市场在短期有较好的预测能力,而BP神经网络模型在长期优于期货市场预测能力。
[期刊] 林业科学
[作者]
王立海 徐华东 邢涛 倪松远
近几十年,木材无损检测一直是中外学者研究的热点,学者也一直不断地探索新的更适合于木材检测的方法(王立海等,2001;戚大伟等,2006;Ross et al.,1994)。近年来,模态分析技术由于其在桥梁损伤、机械故障等领域的成功应用(刘春城等,2009;Cornwell et al.,1999;Ratcliffe,2000),这一技术也逐渐被引入到木材检测领域中。然而,通过试验模态分析技术获取的固有频率等模态参数,其本身并不能直观地对木材缺陷进行定量识别,因此需
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张新伟 易克传 孙业荣 高连兴
针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题，提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法：1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解，得到各自的高低频子带；2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作，得到融合后的高低频子带系数；3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像。试验结果表明：采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2%；图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.351 1、1.731 4、0.983 5和0.526 3，整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法；双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.900 7 s，运行时间最长，但效果最优。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张新伟 易克传 孙业荣 高连兴
针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题，提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法：1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解，得到各自的高低频子带；2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作，得到融合后的高低频子带系数；3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像。试验结果表明：采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2%；图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.351 1、1.731 4、0.983 5和0.526 3，整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法；双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.900 7 s，运行时间最长，但效果最优。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
汤勇 洪琪 王巧华 祝志慧
为了对鸡种蛋孵化早期胚胎性别进行鉴别,构建机器视觉图像采集系统,在LED光源下获取186枚种蛋孵化第4天的图像。采用对鸡种蛋图像进行分量提取、去背景化和二值化等预处理方法,利用自适应直方图均衡化、高低帽变换增强图像,通过迭代阈值分割和"与"运算凸显血线纹理。运用差分计盒法、灰度共生矩阵法、灰度直方图统计法和几何法提取图像的11维特征参数,并构建鸡种蛋胚胎性别识别的BP模型(back propagation neural network,BPNN),利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值。试验结果表明,GA-BP模型的训练集识别综合准确率为99.73%,预测集识别综合准确率为82.80%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张立军 王杭 李科伟 刘德昊 张强 马哲 李明 张伟健 殷晓康
裂纹故障是影响生产生活和设备安全运行的一大因素，裂纹检测实验对于检测技术应用和裂纹故障信息获取具有重要意义，但领域内缺乏对检测实验的系统性归纳与剖析。该文对当前代表性的裂纹检测实验方法进行了分类比较，针对裂纹信息介绍了定位、形貌和深度的检测实验，从先进传感器、数据处理与机器学习应用等3个方面探究了裂纹检测实验方法进展。最后根据国内外裂纹检测实验的研究现状，提出了在裂纹扩展方向检测、误报漏报及实验与实际工况贴近程度方面所面临的挑战，并从实时动态、远程无线和多故障耦合检测等方面进行了展望，为今后裂纹检测实验方法的研究与发展提供了参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
姚志英 王成林 姚滢滢
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
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