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基于BP神经网络的鸡蛋大小分级方法研究 总被引：6，自引：1，他引：5
用计算机视觉装置获取鸡蛋图像像素点数,用电子天平称得蛋重,用它们作为样本数据建立BP神经网络模型,达到自动检测鸡蛋大小并分级。经检验,建立的BP神经网络有很好的泛化功能、鲁棒性好,用其检测鸡蛋大小并分级,其正确识别率为91%。 相似文献
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提出一种融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法.采集褐壳鸡蛋的裂纹图像,运用提及边缘检测算法获取感兴趣区域图像,采用最大边界算法挑选边界轮廓,融合二者获取裂纹区域图像.对3种典型鸡蛋裂纹图像进行边缘检测新方法与传统边缘检测算子(Log算子、Sobel算子及Canny算子)对比试验,结果表明:融合梯度幅值和置信度的鸡蛋裂纹检测新方法能够克服固定阈值适应性较差的缺陷,提高检测准确率,在消除噪声、增强弱边缘信息方面优于传统边缘检测算子. 相似文献
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禽蛋是高蛋白、低脂肪、富含多种维生素及多种矿物质的动物性食品,易于消化和吸收,深受消费者喜爱。我国目前的商品蛋来源,除了来自养禽场外,大部分靠分散养禽户提供,其品质差异很大,不利于蛋品的贮藏、加工及流通,因此必须对禽蛋进行品质检测。 相似文献
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鸡蛋光反射特性及其与新鲜度的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
为了寻找鸡蛋光反射特性及其新鲜度的变化关系,选取不同新鲜程度的白壳和褐壳鸡蛋,用光谱仪分别采集带壳蛋和去壳液态整蛋的光谱反射曲线,检测时应鸡蛋的新鲜度指标值(哈夫单位),通过对不同鸡蛋组织特征的光谱反射特性分析,获取对鸡蛋壳色、新鲜度敏感的光谱波段与特征波长.结果表明:带壳鸡蛋的反射率与其壳色有关,不同壳色鸡蛋的光反射率差异明湿;去壳液态整蛋的反射率与其新鲜度有关,不同新鲜度的液态整蛋的光反射特性差异明显;带壳鸡蛋在比较新鲜时光反射率最大. 相似文献
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在进行禽蛋无损检测研究时,需要花费大量的人力和物力采集禽蛋图像数据,为解决该问题,设计了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)的改进禽蛋图像数据生成网络。该网络分为生成器与判别器,生成器用于禽蛋图像数据生成,判别器对生成的禽蛋图像进行真实性判断,两者相互对抗最终生成高质量的禽蛋图像数据。为了提高生成的禽蛋图像质量,使用残差网络构建生成器和判别器,引入Wasserstein距离和加梯度惩罚的损失函数,分别在透射和反射情况下对禽蛋图像进行生成研究。该方法有效地解决了大量禽蛋图像数据的采集问题,为后期禽蛋图像识别与检测提供了数据基础,同时也为后续禽蛋数据库构建提供了技术支持。 相似文献
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蛋白质、脂肪含量和体细胞数量作为牛乳收购中的重要参考指标，决定了牛乳的品质和价格。为批量准确地对牛乳品质进行分级，提高乳企的生产效率，本研究以3216份荷斯坦牛牛乳样本为研究对象，应用中红外光谱技术实现对收购过程中4种不同品质牛乳的检测分级。利用一阶导数和一阶差分对光谱进行预处理，并结合竞争性自适应重加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）和随机蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）筛选出能代表不同牛乳的有效特征变量，建立支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型。其中，利用网格搜索法（Grid Search，GS）、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）对SVM模型的关键参数——惩罚参数c和核函数参数g进行优化。结果表明，SFLA算法总体上优于CARS算法，PSO优化SVM模型的效果最佳。一阶差分预处理后，利用SFLA算法筛选特征变量建立的PSO-SVM模型，训练集准确率、测试集准确率和曲线下面积（Area Under Curve，AUC）分别为97.8%、95.6%和0.96489。该模型具有较高的准确率，在牛乳产业中具有实际应用价值。 相似文献
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