农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2012年
8期
275-279
,共5页
蔡健荣%刘兵%李永平%孙力
蔡健榮%劉兵%李永平%孫力
채건영%류병%리영평%손력
X射线成像%图像分析%模型%蚕茧%性别判别
X射線成像%圖像分析%模型%蠶繭%性彆判彆
X사선성상%도상분석%모형%잠충%성별판별
为了实现雌、雄蚕茧分开缫丝,该文提出了一种基于X射线成像技术的蚕茧性别判别方法.利用X射线成像装置获取蚕蛹图像,对蚕蛹图像预处理并提取7个形状特征后,分别采用线性判别分析(LDA)和BP人工神经网络(BPANN)建立判别模型.结果表明同一品种同一时期、同一品种不同时期、不同品种同一时期蚕茧的LDA判别模型性能优于BPANN判别模型；LDA模型识别正确率分别大于91.33％、86.73％、89.53％,BPANN模型识别正确率分别大于88.47％、81.97％、83.26％,且LDA模型判别时间(68.5 ms)远低于BPANN模型(503.6 ms).研究结果可为蚕茧性别在线检测提供技术指导.
為瞭實現雌、雄蠶繭分開繅絲,該文提齣瞭一種基于X射線成像技術的蠶繭性彆判彆方法.利用X射線成像裝置穫取蠶蛹圖像,對蠶蛹圖像預處理併提取7箇形狀特徵後,分彆採用線性判彆分析(LDA)和BP人工神經網絡(BPANN)建立判彆模型.結果錶明同一品種同一時期、同一品種不同時期、不同品種同一時期蠶繭的LDA判彆模型性能優于BPANN判彆模型；LDA模型識彆正確率分彆大于91.33％、86.73％、89.53％,BPANN模型識彆正確率分彆大于88.47％、81.97％、83.26％,且LDA模型判彆時間(68.5 ms)遠低于BPANN模型(503.6 ms).研究結果可為蠶繭性彆在線檢測提供技術指導.
위료실현자、웅잠충분개소사,해문제출료일충기우X사선성상기술적잠충성별판별방법.이용X사선성상장치획취잠용도상,대잠용도상예처리병제취7개형상특정후,분별채용선성판별분석(LDA)화BP인공신경망락(BPANN)건립판별모형.결과표명동일품충동일시기、동일품충불동시기、불동품충동일시기잠충적LDA판별모형성능우우BPANN판별모형；LDA모형식별정학솔분별대우91.33％、86.73％、89.53％,BPANN모형식별정학솔분별대우88.47％、81.97％、83.26％,차LDA모형판별시간(68.5 ms)원저우BPANN모형(503.6 ms).연구결과가위잠충성별재선검측제공기술지도.
