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基于最小噪声分离的籽棉异性纤维高光谱图像识别(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
针对籽棉表层多类难检异性纤维,包括纸屑、白发、丙纶丝、化纤和地膜等5种白色物质,采用高光谱技术和最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)分析方法对含有异性纤维的籽棉图像进行研究。该文在400～1 000 nm的光谱范围内采集高光谱图像,根据光谱曲线选取子区域,应用最小噪声分离分析方法降维、去噪。取MNF变换后的前4幅分量图像,通过视觉评价,选定最佳成分图像并融合中值滤波、灰度变化等图像处理的方法确定最佳分割图像,提取异性纤维。试验结果表明,对于以上5种异性纤维,该方法的识别率达到91.0%。该研究可为棉花异性纤维检测系统的开发提供参考。 相似文献
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为了提高植保机械作业精度、降低驾驶员操作难度,设计了一种高地隙全液压四轮驱动四轮转向自动驾驶底盘。本文介绍了底盘的整体结构,重点阐述了电控系统的结构与工作原理。该电控系统以EPCS-8980为上位机、DSP56F805信号控制器为核心、基于CAN总线进行通讯,行车状态参数采集器接收各传感器采集的行车参数信息,并通过CAN总线发送到车载电脑和行车控制器,行车控制器根据车载电脑指令和各传感器参数,按照行车控制模型生成控制指令,并通过各电磁阀独立控制4个液压马达和4个转向油缸,实现底盘的行车控制。同时,对电控系统进行了测试,测试结果表明:该电控系统实现了对液压元器件的控制,保证了其运行的可靠性,可满足实际作业要求,同时该电控系统也可用于通用自主移动平台上。 相似文献
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