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针对目前玻璃空瓶回收再生产过程中造成瓶口缺陷破损的在线实时检测难题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的检测算法。首先对采集的瓶口进行预处理,通过研究表面缺陷,提取灰度方差等6种表面特征。然后运用遗传算法对极限学习机的输入层层的阈值和权值进行优化,提高算法的检测精度。最后现场选取569个样本对所设计ELM分类器进行训练学习与测试,并与LVQ算法、BP分类器对比实验。结果表明该算法能够满足对机器视觉检测系统缺陷检测高速高精度的要求。 相似文献
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中亚热带常绿阔叶林叶热值季节动态变化 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究以福建万木林中亚热带常绿阔叶林生态系统中隶属不同层次的优势植物叶片为材料,测定其干重热值、灰分含量、去灰分热值,分析探讨热值的季节变化特征及其在乔、灌、草层的分配情况。实验结果发现:(1)12种优势植物叶去灰分热值(年均值21.03 k J·g~(-1))显著高于世界陆生植物(年均值17.77 k J·g~(-1)),与中亚热带其他常绿阔叶林相比,介于纬度较高的浙江与纬度较低的广东之间,从大范围空间尺度看,遵循纬度升高热值递减的规律;(2)12种优势植物叶干重热值、灰分含量、去灰分热值季节变化均表现为:冬季秋季夏季春季,差异达显著或极显著水平;(3)不同层次植物叶干重热值、去灰分热值均为:乔木层灌木层草本层,且层次间的差异达显著或极显著水平,而灰分含量在乔木层、灌木层、草本层的分配呈多元格局。(4)比较分析表明,富含芳香油类物质的樟科植物叶灰分含量和去灰分热值极显著高于壳斗科,干重热值也高于壳斗科,但差异不显著。本研究尝试以万木林中亚热带常绿阔叶林的热值特征和变化规律,为森林生态系统的能量流动提供基础数据。 相似文献
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