农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2010年
7期
369-373
,共5页
王慧慧%孙永海%张贵林%张婷婷%李义%许秀颖
王慧慧%孫永海%張貴林%張婷婷%李義%許秀穎
왕혜혜%손영해%장귀림%장정정%리의%허수영
分级%压力%图像处理%神经网络%颜色特征%鲜玉米果穗
分級%壓力%圖像處理%神經網絡%顏色特徵%鮮玉米果穗
분급%압력%도상처리%신경망락%안색특정%선옥미과수
为实现鲜玉米果穗成熟度等级的客观评定,提出了基于压力传感器和计算机视觉技术的综合分析方法.研制了玉米果穗成熟度检测装置,提取纹理信息所得惯性矩和压力检测装置所得最大压力值作为鲜玉米果穗成熟度等级评定的特征参数,通过系统聚类分级研究,确定成熟度等级为3级.采用主成分分析法对11个颜色特征进行优化筛选,用第一、二主成分可综合反映11个颜色特征的分级信息,实现了参数的降维.试验结果表明:以最大压力值、惯性矩、颜色特征主成分分析第一、二主成分值作为构建概率神经网络的输入,进行鲜玉米果穗成熟度等级评定,正确率为96.67%.结合压力传感器和计算机视觉技术可实现对鲜玉米果穗成熟度的准确分级.
為實現鮮玉米果穗成熟度等級的客觀評定,提齣瞭基于壓力傳感器和計算機視覺技術的綜閤分析方法.研製瞭玉米果穗成熟度檢測裝置,提取紋理信息所得慣性矩和壓力檢測裝置所得最大壓力值作為鮮玉米果穗成熟度等級評定的特徵參數,通過繫統聚類分級研究,確定成熟度等級為3級.採用主成分分析法對11箇顏色特徵進行優化篩選,用第一、二主成分可綜閤反映11箇顏色特徵的分級信息,實現瞭參數的降維.試驗結果錶明:以最大壓力值、慣性矩、顏色特徵主成分分析第一、二主成分值作為構建概率神經網絡的輸入,進行鮮玉米果穗成熟度等級評定,正確率為96.67%.結閤壓力傳感器和計算機視覺技術可實現對鮮玉米果穗成熟度的準確分級.
위실현선옥미과수성숙도등급적객관평정,제출료기우압력전감기화계산궤시각기술적종합분석방법.연제료옥미과수성숙도검측장치,제취문리신식소득관성구화압력검측장치소득최대압력치작위선옥미과수성숙도등급평정적특정삼수,통과계통취류분급연구,학정성숙도등급위3급.채용주성분분석법대11개안색특정진행우화사선,용제일、이주성분가종합반영11개안색특정적분급신식,실현료삼수적강유.시험결과표명:이최대압력치、관성구、안색특정주성분분석제일、이주성분치작위구건개솔신경망락적수입,진행선옥미과수성숙도등급평정,정학솔위96.67%.결합압력전감기화계산궤시각기술가실현대선옥미과수성숙도적준학분급.
