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1.
柑橘成熟度多重分形无损检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为无损检测柑橘成熟度,将柑橘主要色调分布范围30°～ 120°进行了等分,形成3幅色调图,分析每幅色调图标度不变域及多重分形谱,以多重分形谱高度和宽度表征柑橘果皮色泽特征,并以此作为BP神经网络的输入,可溶性总固形物含量为输出,建立柑橘成熟度模型,映射柑橘成熟度.试验的平均正确识别率为82％,表明通过柑橘果皮色调的多重分形谱能无损检测柑橘成熟度. 相似文献
2.
提出了一种结合卷积神经网络,小波变换和奇异值分解理论的水电机组故障诊断方法。利用卷积神经网络提取机组轴心轨迹的图像特征;通过离散小波变换对摆度信号进行分解,获得信号的小波分解系数,对各分支系数进行重构,构造奇异值分解输入矩阵,提取矩阵奇异值作为特征向量。将两种方法提取的特征进行组合,构建包含图像特征和波形特征的混合特征向量,通过概率神经网络进行识别分类。为验证该方法的有效性,将水电机组常见故障在转子试验台上进行模拟,用上述方法进行诊断。结果表明,文中所提出的故障诊断方法能很好地识别水电机组不同运行状态,可为水电机组的故障诊断提供有效依据。 相似文献
3.
基于色调分形维数的柑橘糖度和有效酸度检 总被引：5，自引：1，他引：4
研究了宫川温州蜜柑糖度及有效酸度的机器视觉检测技术及影响检测精度的因素.对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、亮度法去图像背景和RGB空间至HSI空间的转换,将柑橘色调范围分割为0°～20°、20°～40°、40°～60°、60°～80°、80°～100°和100°～120°共6个区域,提取各区域色调分形维数,以此作为BP神经网络输入,无损检测宫川温州蜜柑糖度及有效酸度.167个测试样本的检测结果表明:在±1.5°Brix精度范围内糖度正确识别率为66.6175%,在±0.5精度范围内有效酸度正确识别率为73.9275%.宫川温州蜜柑糖度及有效酸度与果皮色调分形维数之间具有相关性,可用机器视觉检测其糖度及有效酸度. 相似文献
4.
提出了一种机器视觉技术结合BP神经网络快速鉴别结球甘蓝叶球形状的方法。运用图像处理技术,提取结球甘蓝的高度、宽度、长轴、面积4个绝对形状参数,在此基础上定义了高宽比、圆形度、矩形度、椭形度、球顶形状指数等5个相对形状参数。分别以4个绝对参数、5个相对参数以及上述9个参数作为网络输入,建立BP神经网络叶球识别模型。测试结果表明,以绝对参数作为输入的BP神经网络正确识别率为62.5%,相对参数作为输入的BP神经网络以及相对参数和绝对参数9个参数作为输入的BP神经网络正确识别率均达100%,以相对参数作为网络输入的预测模型优于以绝对参数作为网络输入的预测模型,相对参数和相对参数结合绝对参数作为输入构建的BP神经网络识别模型均具有良好的分类和鉴别能力。 相似文献
5.
薛延刚 《排灌机械工程学报》2016,34(5):455-460
为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值. 相似文献
6.
基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承的故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
谢培甫 《农业装备与车辆工程》2006,(2):45-47
提出了一种基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法，首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行分解与重构，然后提取重构后振动信号的峭度值，将峭度值作为特征参数输入神经网络，进行故障模式识别。通过对实验数据的分析信号表明，能有效地识别滚动轴承工作状态与故障类型。 相似文献
7.
建立转子系统的扭矩激励与其电机电流耦合仿真模型,研究不同性质(阶跃、线性、暂态、正弦)扭矩激励下电机电流频谱特性,运用奇异值分解法剔除电流信号的工频成分,将除去工频成分后的不同性质扭矩激励下电机电流信号进行三层小波包分解生成能量谱特征向量,并设计优良性能的BP神经网络,将得到的电流信号的特征向量以及需要识别的扭矩激励类型输入BP神经网络训练,经试验数据验证表明:利用小波包能量谱和神经网络对转子系统电机电流分析可以实现转子系统扭矩激励的识别。 相似文献
8.
基于无人机多光谱图像的云南松虫害区域识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对云南省祥云县林区云南松虫害区域高效识别的需求,为更加高效准确地对虫害信息进行监测,本文搭建了林区八旋翼多光谱图像采集平台,基于无人机多光谱图像提出了一种Jeffries-Matusita(J-M)距离优化的反向传播神经网络(BP)分类方法。该方法首先引入J-M距离实现了对训练样本的优化,有效降低了"同谱异物"和"同物异谱"现象的影响,然后基于颜色矩和灰度共生矩阵提取了图像的颜色和纹理特征,并提取了580、680、800 nm共3个波段的相对光谱反射率作为光谱值特征,建立了5个植被指数模型,最后利用BP神经网络算法对颜色、纹理、光谱值和植被指数4种特征向量进行训练识别,实现了对虫害区域的分类识别。利用所提算法从总体分类精度和Kappa指数两方面与传统BP神经网络和支持向量机(SVM)算法进行对比试验。试验结果表明,本文算法总体分类精度和Kappa指数分别达到了94.01%和0.92,建模时间相对于传统BP神经网络缩短了38%,总体分类效果优于传统BP神经网络和SVM算法。 相似文献
9.
水轮发电机转子振动故障识别是水电站运维的重难点问题,为此提出一种基于转子振动信号的故障识别方法。首先针对发电机转子的非平稳和非线性振动信号,采用奇异值分解（SVD）并结合能量差分谱理论进行降噪预处理;对预处理数据使用连续小波变换（CWT）转换为时频图并形成图像数据集;然后将该图像数据集作为卷积神经网络（CNN）输入,通过CNN多层池化及卷积形成分布式故障特征表达,最终实现发电机转子故障模式识别和分类。经实验验证,该方法准确率达到99.5%以上,能有效识别出发电机转子的故障类型。 相似文献
10.
小波包分解与神经网络相结合的变速箱齿轮故障识别 总被引：5，自引：1，他引：5
提出了一种识别变速箱齿轮故障的新方法，通过对小波包分解的分析研究，将基于小波包能量的小波包分解特征提取方法用于提取齿轮运行状态的特征向量，并以此作为BP神经网络的输入对神经网络进行训练，建立了基于BP神经网络的齿轮运行状态分类器，用以识别齿轮的运行状态，, 变速箱齿轮故障识别为例，用文中所述方法对变相齿轮的正常状态，磨损状态，断齿状态进行识别验证，验证结果表明该方法的效果良好。 相似文献
11.
为了探索建立基于数字图像处理技术的柑桔果实品质非损伤探测技术,采用多光谱照相机MS3100获取不同成熟度椪柑果实样品的数码图像R,G,B通道颜色信息,结合实验室果实可溶性固形物含量(SSC,Solublesolids content)化学分析值,进行了椪柑果实SSC与颜色信息相关性分析和检测模型研究。结果表明,椪柑果实图像的5个颜色参数R,G-R,B-R,G/R和(G-R)/(G+R)与果实SSC值之间具有较好的相关性,校正模型相关系数均在0.83以上;模型验证结果表明,B-R值与果实SSC值所建立的模型预测效果最佳,决定系数为R2=0.651,是椪柑果实SSC检测的最佳图像颜色参数,一元二次方程SSC=-0.0001(B-R)2-0.0219(B-R)+9.601为其最优检测模型;神经网络模型可以容纳更多的相关波段参与柑桔SSC含量的估算,实测值与预测值的相关系数高于其他模型,而均方根误差(RMSE,Root mean square error)低于其他模型,表明利用计算机图像技术进行柑桔果实SSC的检测是可行的。 相似文献
12.
针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题，本研究自制了一套软X射线成像系统，包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置。本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数，以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准，通过调节成像装置参数，确定了最佳的成像参数为：X射线源的管电压60 kV，管电流1.3 mA，线阵探测器的积分时间5.5 ms，柑橘输送带的传送速度10 cm/s。通过圆孔金属板对列方向畸变进行检测，结果表明，传送速度稳定，列方向畸变可以忽略；利用70 mm不锈钢标定球对行方向上的畸变进行检测，计算了行方向上不同位置的投影畸变系数，并建立了畸变校正模型。在上述参数下采集柑橘的软X射线图像，采用高斯滤波对柑橘图像进行去噪处理；利用图像增强算法对去噪后的图像进行对比度增强处理；将固定阈值分割法和形态学算法融合，以去除柑橘图像背景区域、分离柑橘果肉区域和果皮区域。最后通过面积百分比法计算柑橘果肉面积和柑橘果实面积比判别柑橘内部浮皮程度；提取柑橘果实区域的灰度特征，获取柑橘枯水区域，计算柑橘枯水面积和柑橘果肉面积比，判别柑橘枯水程度。以清江椪柑为实验对象，结果表明自制软X射线成像装置对清江椪柑的浮皮和枯水的总体识别率分别为96.2%和86.9%。说明本研究提出的方法能够实现柑橘内部浮皮和枯水的无损检测。 相似文献
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水果品质机器视觉检测中的图像颜色变换模型 总被引：12，自引：1，他引：12
在水果品质的机器视觉检测过程中，水果形状导致的图像颜色失真直接影响最终的检测和分级结果。本文在6个位置分别采集了3种大小、19种不同表面颜色的标准实验球体的图像。在分析球体的大小、表面颜色和图像采集位置等因素对球体图像颜色的亮度、色调和饱和度的影响后发现，球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真。建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型，该模型的相关系数R^2为0．846。采用该模型在Matlab软件平台上构建了柑桔图像的颜色校正算法，实验结果表明，该颜色校正模型和算法是有效和可靠的。 相似文献
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提出了一种基于小波模极大值的水果检测方法,对采集到的图像进行滤波处理,利用自适应阈值法进行二值化处理,通过小波模极大值法提取水果的边缘图像,得到水果的边界信息,最终确定水果的横径值。试验中将测试结果与实际的果径值相比较发现,该方法具有较高的准确性,从而可以用以区分水果的等级。 相似文献
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类球形水果表皮颜色变化校正方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对类球形水果表面较大的曲率变化会引起表面亮度不均,从而导致水果颜色分级评价中存在误差大、准确率低等问题,提出了二维B样条水果表面亮度不均校正算法。利用该算法分别对原始RGB图像各单通道图像进行亮度校正,然后将校正后的RGB图像转换成HIS颜色空间图像,提取色调H和亮度I分量,通过对比校正前后H和I分量图像像素灰度标准差评价校正效果。对160幅橙图像处理结果表明,校正后的图像在色调和亮度上比原始图像更加均匀,色调H分量和亮度I分量的平均标准差分别仅为原始图像标准差的21.57%和33.94%,色调和亮度均匀性得到了明显的改善。 相似文献
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为实现对柑橘叶片病虫药害种类的快速精准识别,针对多种类柑橘病叶设计一种融合注意力机制(Attention mechanism)的双向门控循环单元-循环神经网络(Attention-bidirectional gate recurrent unit-recurrent nural network, Att-BiGRU-RNN)分类模型。该模型在编解码模块分别采用BiGRU和RNN结构,能够利用高光谱数据前后波段光谱信息的关联性,有效提取光谱信息的深层特征;根据不同波段光谱信息的差异性引入注意力机制动态分配权重信息,提高重要光谱特征对分类模型的贡献率,提升模型的分类准确率。获取6类柑橘叶片高光谱信息,构建实验样本集,利用Att-BiGRU-RNN、VGG16、SVM和XGBoost分别建立柑橘病叶分类模型,Att-BiGRU-RNN模型总体分类准确率(Overall accuracy, OA)平均可达98.21%,相较于其他3种模型分别提高4.71、10.95、3.89个百分点,对光谱曲线重合度高的除草剂危害和煤烟病叶片的分类准确率有显著提升。实验结果表明,深度学习方法可有效利用高光谱不同... 相似文献
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针对柚子果形和尺寸分级依赖人工经验判断的现状,本研究提出一种采用轮廓坐标系转换拟合、果形特征提取结合方向角补偿算法检测柚子纵、横径尺寸并基于果形指数对柚子形状缺陷进行判断的方法.以CMOS相机、点阵式LED光源、平面镜、计算机、箱体和支架搭建图像采集装置,获取168个不同尺寸与形状等级的沙田柚样本全表面图像数据.选择G... 相似文献
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粮虫种类多、体形小且形态结构比较复杂,须借助于高分辨率的图像进行准确的细分。针对高分辨率的粮虫图像,提出基于多分辨率图像分析的粮虫图像预处理方法。本算法首先降低图像的分辨率,并对低分辨率的图像滤波,然后将恢复为原分辨率后的图像与原图像进行"与"运算,并进一步滤波。该法有效去除了对粮虫识别贡献率较小的腿和触角等部分,保留了对识别分类贡献率较大的头部和鞘翅等部分,且预处理后的目标边界比较平滑,同时使算法运行的效率提高了15.12倍,并通过实验进一步验证了该方法的可行性。 相似文献