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作者: 王(32118); 张(26417); 李(26285); 刘(24966); 陈(16728); 杨(12763); 晓(11977); 周(10316); 赵(10096); 华(9433); 文(9248); 吴(8955); 志(8716); 明(8627); 林(8587); 伟(8335); 徐(7819); 黄(7778); 孙(7747); 丽(7592); 军(6646); 平(6592); 玉(6567); 朱(6167); 郭(6124); 建(5880); 红(5853); 胡(5852); 春(5716); 云(5383)

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融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹图像检测

[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。

关键词：蛋壳裂纹置信度算子梯度幅值磁滞阈值非极大抑制

基于图像纹理特征的土鸡蛋微裂纹无损检测

[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%.

关键词：土鸡蛋裂纹机器视觉纹理特征无损检测

基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹

[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

关键词：无损检测蛋壳裂纹 Hilbert Huang变换多重主成分分析支持向量机人工神经网络

基于声学响应和BP神经网络检测鸡蛋裂纹

[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

基于声波信号递归图的鸡蛋裂纹检测

[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。

关键词：鸡蛋裂纹检测声波信号递归图递归定量分析支持向量机

基于梯度幅度和Hough变换的林木根系GPR目标检测

[期刊] 北京林业大学学报 [作者] 宋文龙杨鑫李克新贾鹤鸣

探地雷达图像中识别林木根系的重要依据是双曲线回波特征。通过分析精确检测到的林木根系探地雷达图像中的双曲线,提出了目标曲线检测的改进方法。该方法包括2个方面的内容:1)基于探地雷达图像具有子波频率信息的特殊性,提出了一种基于梯度幅度的感兴趣区域(ROI)提取方法,为了使梯度幅度图中双曲线特征更为突出,对普通梯度法进行了微分取值方式的优化,实现了双曲线的快速提取;2)对提取出来的ROI进行Hough变换以检测双曲线,通过位置信息与幅度信息综合投票提高原始Hough变换的精确度,去除背景杂波等虚假目标,从而实现目标双曲线的精确提取。

关键词：探地雷达林木根系梯度幅度法 Hough变换

基于改进YOLOv5s和图像融合的笼养鸡死鸡检测方法研究

[期刊] 南京农业大学学报 [作者] 赵一名沈明霞刘龙申陈佳祝万军

【目的】针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题，提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLOv5s的死鸡检测方法。【方法】为提高死鸡目标特征的显著性，利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征点匹配，采用仿射变换模型得到配准图像，使用小波变换实现图像的分解重构，从而得到最终的配准融合图像；为降低背景信息对死鸡目标检测的干扰，提升模型对鸡只遮挡情况的检测效果，以YOLOv5s目标检测算法为基础，通过加入SE注意力模块，将CIoU＿Loss和DIoU＿NMS运用于原模型，构成改进后的YOLOv5s-SE模型。【结果】配准融合后的图像与源图像的相关系数平均值达到0.86，体现了良好的配准融合效果；模型在融合图像上的检测准确率以及平均精度均值均高于可见光图像和红外图像，改进后的YOLOv5s-SE相较于原始YOLOv5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%，达到了97.7%。【结论】改进后的YOLOv5s-SE保证了应有检测速度的同时，提升了目标检测的精度，可满足实际生产中死鸡实时检测的需求。

关键词：笼养鸡死鸡检测图像配准融合 YOLOv5s-SE

工程领域裂纹检测实验方法的进展

[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。

关键词：裂纹检测实验进展检测技术传感器数据处理机器学习

结合路面深度影像梯度方向直方图和分水岭算法的裂缝检测

[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版) [作者] 靳华中万方叶志伟

裂缝检测对于道路维护和管理具有重要作用.由于深度影像对路面油污、阴影等因素不敏感,近些年来基于深度影像的检测方法已成为路面裂缝检测新的研究方向之一.传统的激光扫描线方法没有顾及裂缝在整个空间分布的变异性、各向异性和全局性特征,无法有效检测横向、块状、网状等裂缝.针对以往算法的不足,提出一种结合梯度方向直方图和分水岭算法的路面裂缝检测方法.首先,通过梯度方向直方图算法提取路面深度影像的裂缝边缘强度和方向;然后,利用裂缝边缘方向改进传统分水岭算法,最终提取裂缝目标.实验结果表明,该方法不仅能够准确检测多种类型

关键词：裂缝检测深度影像梯度方向直方图分水岭算法

鸡蛋新鲜度神经网络检测系统的研究

[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

基于MUSIC功率谱和CPNN的鸡蛋散黄无损检测方法

[期刊] 南京农业大学学报 [作者] 丁天华卢伟张超杜健健丁为民王玲

［目的］针对当前国内外对散黄鸡蛋较难无损检测的问题，对散黄鸡蛋的振动特性和无损检测方法进行了研究。［方法］通过对鸡蛋进行生理学解剖，据此进行ＡＮＳＹＳ有限元分析；构建基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统，对采集的鸡蛋振动音频信号进行ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔＩｐｌｅＳＩｇＮＡｌＣｌＡＳＳＩｆＩＣＡｔＩｏＮ）功率谱分析，再利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并构建基于对向传播神经网络（ＣｐＮＮ）的鸡蛋散黄检测模型。［结果］鸡蛋的ＡＮＳＹＳ固液耦合有限元分析证明新鲜蛋与散黄蛋振动特性差异明显，为基于振动信息的鸡蛋散黄检测提供理论依据；基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统能有效增强．．．

关键词：散黄蛋无损检测磁致伸缩 MUSIC功率谱主成分分析对向传播神经网络

基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法

[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。

关键词：玉米种子机械裂纹双通道脉冲耦合神经网络检测