中国家禽
中國傢禽
중국가금
CHINA POULTRY
2014年
8期
32-36
,共5页
徐彦伟%崔建鹏%颉潭成%南翔
徐彥偉%崔建鵬%頡潭成%南翔
서언위%최건붕%힐담성%남상
多信息融合%鸡蛋%机器视觉%透光性检测%BP神经网络
多信息融閤%鷄蛋%機器視覺%透光性檢測%BP神經網絡
다신식융합%계단%궤기시각%투광성검측%BP신경망락
为了提高鸡蛋新鲜度检测的准确率和稳定性,应用多信息融合技术,通过BP神经网络将机器视觉和光照度两种传感器采集到的信息在特征层进行融合,构建了鸡蛋新鲜度融合模型.在模型的建立过程中,分别选取蛋黄与整蛋面积比值和鸡蛋透光度作为特征参数,建立这两个特征量与新鲜度的关系模型.经检验,通过该方法对鸡蛋新鲜度识别的准确率为92.5％.验证试验结果表明:基于机器视觉和光照度的多传感器融合技术检测鸡蛋新鲜度是可行的,检测结果的准确性和稳定性相对于单个模型有明显的提高.
為瞭提高鷄蛋新鮮度檢測的準確率和穩定性,應用多信息融閤技術,通過BP神經網絡將機器視覺和光照度兩種傳感器採集到的信息在特徵層進行融閤,構建瞭鷄蛋新鮮度融閤模型.在模型的建立過程中,分彆選取蛋黃與整蛋麵積比值和鷄蛋透光度作為特徵參數,建立這兩箇特徵量與新鮮度的關繫模型.經檢驗,通過該方法對鷄蛋新鮮度識彆的準確率為92.5％.驗證試驗結果錶明:基于機器視覺和光照度的多傳感器融閤技術檢測鷄蛋新鮮度是可行的,檢測結果的準確性和穩定性相對于單箇模型有明顯的提高.
위료제고계단신선도검측적준학솔화은정성,응용다신식융합기술,통과BP신경망락장궤기시각화광조도량충전감기채집도적신식재특정층진행융합,구건료계단신선도융합모형.재모형적건립과정중,분별선취단황여정단면적비치화계단투광도작위특정삼수,건립저량개특정량여신선도적관계모형.경검험,통과해방법대계단신선도식별적준학솔위92.5％.험증시험결과표명:기우궤기시각화광조도적다전감기융합기술검측계단신선도시가행적,검측결과적준학성화은정성상대우단개모형유명현적제고.
