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1.
基于太赫兹光谱和支持向量机快速鉴别咖啡豆产地 总被引：6，自引：5，他引：1
结合太赫兹时域光谱技术和支持向量机对3种典型产地的咖啡豆进行了鉴别。选取埃塞俄比亚(Ethiopia)、哥斯达黎加(Costa Rica)以及印度尼西亚(Indonesia)3个产地咖啡豆样品进行压片处理,采用太赫兹透射模式获取样品的时域和频域光谱信号,并用主成分分析法对太赫兹频域光谱信号进行分析;构造了基于粒子群(partical swarm optimization,PSO)参数寻优的支持向量机(support vector machine,SVM)鉴别模型,模型对不同产地咖啡豆样品的综合识别正确率达到95%。试验结果表明,太赫兹作为新型的检测手段结合模式识别方法可用于咖啡豆的产地鉴别。该文为一类在太赫兹波段下没有明显特征吸收峰的农产品/食品安全检测和产地追溯研究提供了一种快速、准确的方法。 相似文献
2.
依据划分苹果等级的气味指标,由气味传感器阵列和DSP构成电子鼻系统采集苹果气味信号进行处理,建立苹果气味识别模型。研究气味传感器阵列的组成形式以及其采集到的数据,设计了传感器与DSP的接口数据采集电路以及视频显示接口电路。 相似文献
3.
基于DT-CWT和LS-SVM的苹果果梗/花萼和缺陷识别 总被引：4，自引：4，他引：0
该文提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)区分苹果的果梗/花萼和缺陷的方法。对苹果图像使用DT-CWT分解,使用变换后得到的高频子带系数的均值和方差构造特征向量,然后使用最小支持二乘向量机作为分类器进行分类。对180幅苹果图像进行了试验。讨论了DT-CWT分解层数以及目标图像大小对分类正确率的影响。试验结果显示,使用3层DT-CWT对大小为64×64子图像进行小波分解提取纹理特征,能达到最好的分类效果,分类正确率可以达到95.6%。 相似文献
4.
基于电子鼻的番茄种子发芽率检测 总被引：3，自引：3，他引：0
防止种子掺假、以次充好,为快速无损检测高发芽率的种子,该文将不发芽的浙杂809番茄种子以不同比例掺入到发芽率为92.6％的番茄种子中,得到种子的发芽率分别为90％,80％,70％,60％,50％和0等6种比例,并利用电子鼻对其进行分析.结果表明:利用电子鼻可以很好的区分出番茄种子发芽率为90％、80％、50％～70％、和不发芽的4种情况;当种子发芽率为70％、60％、50％时,其图形信息部分重叠,利用电子鼻较难区分开.在主成分分析和线性判别分析的基础上,利用BP神经网络和支持向量机对上述情况进行分类识别,结果表明:两种识别模式的训练集的正确率分别为93.6％和97.4％,预测集的正确率分别为65.2％和72.7％,相对于BP神经网络模式识别,支持向量机预测系统的误差较小,具有很好的预测性能. 相似文献
5.
基于多光谱成像技术的大麦赤霉病识别 总被引：1，自引：1，他引：0
该文提出了一种根据大麦多光谱图像实时识别大麦赤霉病害的方法。首先利用阈值分割以及形态学的处理算法去除大麦穗图像背景和麦芒干扰信息;其次从预处理后的多光谱图像中提取图像的颜色统计特征;最后将这些颜色统计特征数据经过预处理后应用偏最小二乘法（principal component analysis, PLS）进行模式特征分析,经过交互验证法判别选取最佳的主成分数,输入到最小二乘-支持向量机模型(least square-support vector machine, LS-SVM),建立病害识别模型。经过比较发现多元散射校正处理后,最佳主成分为1的最小二乘支持向量机模型对病害的识别准确率最高,达到93.9%。表明利用多光谱成像信息可对大麦赤霉病进行准确识别,为植物病害监测与防治提供了一条新方法。 相似文献
6.
利用近红外光谱与PCA-SVM识别热损伤番茄种子 总被引：6，自引：6，他引：0
为了研究近红外光谱技术用于热损伤种子快速无损识别的可行性,该文以120粒番茄种子为研究对象,其中60粒番茄种子通过高温加热处理的方式成为热损伤种子组,其他60粒番茄种子为正常种子组,利用实验室自主搭建的近红外光谱检测系统获取单粒番茄种子在980~1 700 nm范围内的光谱,分别采用偏最小二乘判别法(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)和支持向量机(support vector machines,SVM)建立了番茄种子热损伤的定性分析模型。试验结果表明:2种判别模型的验证集总正确率均大于96%,均可用于热损伤种子的判别。其中,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)预处理的光谱数据构建的支持向量机模型的判别效果最好,其校正集和验证集的判别正确率均为100%,更适用于种子热损伤识别。因此,应用近红外光谱技术可快速无损识别热损伤番茄种子,为种子检验提供了一种新的方法。 相似文献
7.
提升作物水分表型诊断精度和时效性是当前智慧灌溉领域研究的难点和热点之一。该研究针对以上难点提出了一种改进机器视觉算法的冬小麦旱情智能诊断方法。在测坑试验系统中设置了适宜水分处理（CK）、中度干旱处理（T1）、重度干旱处理（T2）,通过数码相机获取冬小麦早期RGB高清图像,利用HSV色彩空间改进的K-means聚类算法对小麦图像分割敏感区域,提取图像颜色和纹理特征数据并开展主成分分析,辨别出累计贡献率达到97.2%的前3维主成分。采用蝙蝠算法优化支持向量机（bat algorithm-support vector machine,BA-SVM）惩罚因子$ (c=5) $和核参数(σ=0.1),建立了基于蝙蝠算法优化的冬小麦旱情感知支持向量机模型,运用主成分分析降维后的识别精度优于其他特征组合,识别正确率为96.5%。明显高于GA-SVM（6.5%）和SVM（9.3%）,运行时间分别缩短7、14 s。构建了冬小麦旱情智能诊断方法,可为实时诊断冬小麦旱情和智慧灌溉决策提供可靠方法。 相似文献
8.
基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出了一种基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断方法。该方法首先运用NHA500废气分析仪采集发动机典型故障状态下的HC、CO、CO2、O2、NOX等废气参数值,接着对采集到的数据进行规范化处理,提取特征向量作为学习样本,然后用于设计训练基于支持向量机的多元分类器,进行故障类型识别。试验结果表明,采用纠错编码的支持向量机分类方法比神经网络具有更好的抗干扰性和更强的分类能力,在小样本的情况下故障诊断正确率达98.5%,能有效描述废气成分变化和故障状态之间的复杂关系。 相似文献
9.
基于介电频谱技术的甜瓜品种无损检测 总被引：7，自引：5，他引：2
研究应用介电频谱技术实现对甜瓜的无损、快速及准确分类。以陕西杨凌某4家大棚外形相似的"红阎良"、"新早蜜"、"208"及"玛瑙"等4类成熟甜瓜为研究对象,采用矢量网络分析仪测量共246个样品在20 MHz~4 500 MHz的介电频谱。用Kennard-Stone方法划分校正集与验证集,分别建立支持向量机(support vector machine,SVM)和极限学习机(extremelearning machine,ELM)种类判别模型,并比较全频谱(full frequencies,FF)、连续投影算法(successive projectionalgorithm,SPA)和主成分分析(principal componentanalysis,PCA)等不同预处理方法对模型精度的影响。结果表明:1)所建6个判别模型验证集总正确率均大于96%,均可用于甜瓜种类的判别。2)对比3种预处理方法,FF完好地保留了样品的原始信息,2种判别模型的验证集总正确率都达到了100%,但由于存在干扰信息导致模型稳定性不好;PCA方法选择能代表原谱信息99.99%的前10个主成分信息用来建模,能有效简化模型,但验证集每个模型均有误判,两种判别模型总正确率分别为96.72%及98.36%;SPA从202个变量中提取17个特征变量参与建模,验证模型整体稳定性较其他两种好,总正确率分别达到96.72%和100%。3)综合考虑判别模型的验证集总正确率及模型稳定性,SPA-ELM模型判别效果最好,验证集总正确率达到100%,更适用于基于介电频谱的甜瓜种类判别。因此,基于甜瓜的介电频谱,通过支持向量机和极限学习机方法可以成功区分甜瓜种类,为甜瓜的无损检测及分类研究提供了一种新方法。 相似文献
10.
基于电子鼻传感器阵列优化的甜玉米种子活力检测 总被引：2，自引：5，他引：2
针对甜玉米种子活力传统检测方法操作繁琐、重复性差等不足,该研究利用电子鼻技术建立甜玉米种子活力快速检测方法。利用电子鼻获取不同活力甜玉米种子的气味信息,再结合主成分分析(PCA,principal component analysis)、线性判别分析(LDA,linear discriminant analysis)、载荷分析(loadings)和支持向量机(SVM,support vector machine)对气味信息进行提取分析,建立甜玉米种子活力的定性定量分析模型。结果显示:PCA和LDA分析均无法区分不同活力的甜玉米种子,而SVM的鉴别效果较好。全传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为97.10%和96.67%,建模时间为30.75 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.993和0.913,均方差误差分别为2.23%和8.50%。经Loadings分析将10个传感器阵列优化为6个。优化后传感器阵列数据集SVM分类判别模型训练集和预测集正确率分别为98.55%和96.67%,建模时间为21.81 s,回归预测模型训练集和预测集决定系数R~2分别为0.982和0.984,均方差误差分别为3.80%和3.01%。结果表明:基于SVM的电子鼻技术可以实现对不同活力甜玉米种子的高效判别和预测,将传感器阵列优化为6个,判别和预测效果均有所提升。该研究为电子鼻技术应用于甜玉米种子活力检测提供理论依据。 相似文献
11.
针对轻微霉心病和健康苹果光谱差异较小,致使基于可见/近红外特征光谱的检测方法对轻微霉心病检测准确率较低的问题。该研究将光谱形态特征与光谱特征融合的方法引入霉心病模型构建,建立了融合光谱形态特征的判别模型。以215个苹果可见/近红外光谱为样本,分析了不同预处理和特征提取组合对建模效果的影响,并完成了光谱特征的提取;分析健康果和霉心病苹果平均光谱的差异性,提取波峰、波谷等差异明显的光谱形态特征点,对比波段比、波段差和归一化强度差三类形态特征获取方法;最终建立光谱形态特征参数和光谱特征融合的苹果霉心病模型。试验结果表明,归一化预处理后提取的特征光谱和归一化强度差形态特征融合后模型判别准确率最高,在支持向量机模型中训练集、测试集判别准确率分别为98.6%和96.3%。特别是当发病程度小于10%时,该研究的判别模型准确率高于95%,表明通过融合光谱形态特征可以提升轻微病变霉心苹果的判别准确率。 相似文献
12.
基于图像特征融合的苹果在线分级方法 总被引：8，自引：7，他引：1
苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。 相似文献
13.
基于种蛋图像血线特征和深度置信网络的早期鸡胚雌雄识别 总被引：2，自引：2，他引：0
为了实现孵化早期鸡胚雌雄识别,构建了机器视觉采集系统,在LED光源下获取180枚鸡种蛋孵化第4天的图像。首先对鸡种蛋图像进行RGB分量提取、中值滤波、感兴趣区域提取等预处理,然后利用限制对比度自适应直方图均衡化、形态学处理、最大类间方差阈值分割和八连通域去噪等方法凸显血线纹理,并通过方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)提取图像的全信息特征和利用灰度共生矩阵提取能量、对比度、相关性、熵、均匀度等5个特征,对HOG全信息特征采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,最后利用全信息特征和PCA降维特征-灰度共生矩阵特征组合的简化特征,分别构建支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传递(back propagation,BP)神经网络、深度置信网络(deep belief networks,DBN)3种鸡胚雌雄识别模型,并比较不同模型的识别准确率。试验中,全信息特征比简化特征构建的模型识别准确率高,基于简化特征的BP、SVM、DBN模型测试集识别综合准确率分别为51.67%、60%和58.33%,基于全信息特征的BP、SVM、DBN模型测试集识别综合准确率分别为58.33%、63.33%和83.33%。其中,基于全信息特征的DBN模型识别准确率最高,达到83.33%。结果表明机器视觉技术为孵化早期鸡胚雌雄识别提供了一种可行方法。 相似文献
14.
为实现中早期霉心病苹果的有效剔除以提高苹果的整体品质，该研究利用近红外光谱技术对苹果霉心病进行快速无损检测，从光谱和分类模型两方面探究光源光斑直径对苹果霉心病检测的影响。在30、50 及70 mm光源光斑直径条件下采集了苹果样本的透射光谱，分析不同光源光斑直径下健康苹果和霉心病苹果的光谱差异，然后应用支持向量机（support vector machines，SVM）和粒子群算法优化-最小二乘支持向量机（particle swarm optimization-least squares support vector machine，PSO-LSSVM）方法建立苹果霉心病的分类模型，并对不同光源光斑直径下的分类模型性能进行对比。在此基础上，采用竞争自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）方法筛选特征波长变量并建立分类模型。研究结果表明，30 mm光源光斑直径对苹果霉心病的检测效果最好，建立的SVM和PSO-LSSVM分类模型性能均最优。30 mm光源光斑直径下，最优PSO-LSSVM模型的预测集的灵敏度、特异度和正确率分别为89.5%、95.5%和92.7%。CARS-PSO-LSSVM分类模型性能比全波段的分类模型性能略有下降，预测集的灵敏度、特异度和正确率分别为89.5%、90.9%和90.2%，但建模变量数仅占原波长变量数的4.2%，有效地简化了分类模型。该研究为苹果霉心病的快速无损高精度检测提供技术支撑。 相似文献
15.
基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别 总被引：1，自引：1，他引：1
提出了基于奇异值分解和支持向量机进行滚动轴承故障诊断的新方法。对故障轴承的状态特征提取和故障特征准确分类是解决该问题的两个关键。奇异值分解可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征矢量，而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征，采用奇异值分解对其提取状态主特征矢量，然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明，奇异值分解后的主特征矢量与支持向量机相结合可以很好的分辨出轴承的正常和故障状态，并且对未知故障有良好的识别能力。与常用的人工神经网络方法相比，该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和精确性。 相似文献
16.
基于流形学习算法的马铃薯机械损伤机器视觉检测方法 总被引：5，自引：3，他引：2
针对马铃薯表面芽眼和凹凸不平的影响,使之马铃薯机械损伤难以检测的问题,该文提出了一种基于流形学习算法的马铃薯机械损伤检测方法。首先利用马铃薯图像的显著图分割出马铃薯区域,然后利用主成分分析(principal component analysis,PCA)、等距映射(isometric mapping,Isomap)和局部线性嵌入(locally-linear embedding,LLE)3种流形学习方法提取马铃薯区域图像特征参数,然后分别建立基于3种流形特征的支持向量机(support vector machine,SVM)分类模型PCA-SVM、Isomap-SVM和LLE-SVM,利用网格搜索法(grid search)、遗传算法(genetic algorithm,GA)以及粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)3种模型参数优化方法,优化支持向量机模型的惩罚参数c和RBF核参数g,以建立最优分类模型,最后比较3种分类模型的识别效果,确定最优分类模型。研究结果表明,PCA-SVM分类模型对训练集识别率为100%,测试集识别率为100%;Isomap-SVM分类模型对训练集识别率为100%,测试集识别率为91.7%;LLE-SVM分类模型对训练集识别率为100%,测试集识别率为91.7%,表明PCA、Isomap和LLE 3种流形学习方法用于马铃薯机械损伤检测是可行的,其中PCA-SVM分类模型检测效果最优。 相似文献
17.
为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。 相似文献
18.
基于机器视觉形状特征参数的祁门红茶等级识别 总被引：11，自引：8，他引：3
外形是评价茶叶质量的重要指标之一,目前主要依赖人工审评的方法,客观、准确的评价外形指标对茶叶加工、销售有重要的意义。该研究提出了一种基于形状特征直方图结合支持向量机的茶叶等级识别方法。以7个等级的祁门工夫红茶为研究对象,构建图像采集系统,标定相机参数,采集各等级的茶叶图像。对图像进行灰度化、二值化处理,提取叶片的6个绝对形状特征:长度、宽度、面积、周长、最小外接矩长、宽,在此基础上计算狭长度,矩形度2个相对形状特征,生成形状特征的直方图。以直方图分布为特征向量,构建了基于BP神经网络,极限学习机(extreme learning machine,ELM),支持向量机(support vector machine,SVM),最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的等级识别模型,并对比了不同模型的识别效果。结果表明,该文构建的图像采集系统测量精度0.3 mm,能够准确提取形状特征参数;基于形状特征直方图的LS-SVM模型识别效果最好,识别精度为95.71%,测试集决定系数为96.2%,具有算法复杂度低,易于求解的优点。研究结果为实现茶叶的客观、数字化等级鉴定,提供了试验数据和参考方法。 相似文献
19.
基于计算机视觉的稻谷霉变程度检测 总被引：3，自引：1，他引：2
为了实现无损检测稻谷储藏中的霉变,该研究以引起稻谷霉变的5种常见真菌(米曲霉、黑曲霉、构巢曲霉、桔青霉和杂色曲霉)为对象,首先进行真菌培养,制成悬浮液,然后将悬浮液接种到稻谷样品中,对稻谷样品模拟储藏,确定不同霉变程度的稻谷类型,划分为对照组(无霉变)、轻微霉变组和严重霉变组。利用计算机视觉系统对三组稻谷样品进行图像采集和图像处理,提取灰度、颜色和纹理特征,共获取68个图像特征。采用支持向量机(support vector machines,SVM)和偏最小二乘法判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)构建模型,分别用于无霉变稻谷与霉变稻谷的区分和稻谷霉变类型区分。为了降低模型复杂度和数据冗余,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)来消除原始数据变量间的共线性,优选特征值。结果表明:利用所有参数构建的SVM模型能够很好的区分对照组与霉变组,其中建模集和验证集总体区分准确率分别为99.7%和98.4%;SVM模型对于稻谷严重霉变类型的区分效果要优于轻微霉变稻谷,其中对稻谷轻微霉变类型建模集和验证集总体区分的准确率分别为99.3%和92.0%,对稻谷严重霉变类型区分的总体准确率分别为100%和94%,且整体上SVM模型的效果要优于PLS-DA模型。而基于SPA优选特征构建的模型区分结果表明,SVM模型区分效果优于PLS-DA模型,其中,在建模集和验证集中,对无霉变和霉变稻谷总体区分准确率分别为99.8%和99.5%,对稻谷轻微霉变种类区分总体准确率分别为99.8%和90.5%,对稻谷严重霉变种类区分总体准确率分别为100%和95.0%。因此,基于计算机视觉对稻谷霉变检测是可行的,而且SPA优选特征能够较好反映稻谷霉变特征,基于优选特征和SVM模型能够较好地稻谷霉变进行识别和区分,结果较好,可以为实际应用提供技术支持和参考。 相似文献
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基于介电特征选择的苹果内部品质无损分级 总被引：1，自引：6，他引：1
为了快速而准确地利用介电特性对苹果内部品质进行无损分级,该文对500个富士苹果的108种特征值（12种介电参数在9个频率点下）进行了分析筛选,以获取用于5个品质等级富士苹果无损分级的最少介电特征。在整个内部品质的分级过程中,贪心选择法、基于快速聚类的特征子集选择法、稀疏主成分分析法和以信息增益为评价函数的属性排序法共4种方法被用来从108种介电特征中选择出对等级划分最有帮助的关键介电特征。试验结果显示,基于快速聚类的特征子集选择法仅选择了4种特征时分级正确率就达到了80%左右,而贪心选择法的性能明显更优,在分级正确率超过90%时,其选择的特征一般不超过10种,其最优情况为当选择了4种介电特征时,分级正确率为91.22%,而当选择了10种介电特征时,其分级正确率为95.95%。该研究为水果等农产品的品质与病虫害快速无损检测等提供参考。 相似文献