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101.
Some thoroughly research on the basic method for load state detection in MIN is introduced. Load sources of SCP and SSP in MIN are analyzed in detail after investigating the relationship between inter resource and load state in the system. And load detection parameters and model are presented. Moreover, a novel strategy to detect system load state based on fusion of multi detection data is presented. By some test, the theory and method are proved most feasible. Our research show that load state of MIN can be recognized by detecting utility of internal resource utilizing of single node in MIN, and multi redundant detecting data fusion is effective approach to improve the reliability and trust degree of the result. 相似文献
102.
103.
104.
播种作业过程中,一旦出现播种异常现象应能及时报警,并检测出故障的性质和位置,以便机手排除故障,提高播种机的播种质量。要实现这一目的,就必须对播种性能施全程监控。为此,介绍了播种检测技术发展概况,指出了提高精密播种机田间播种质量的关键问题,分析了播种检测技术的发展趋势。 相似文献
105.
106.
油桃外部缺陷的高光谱成像检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。 相似文献
107.
针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。 相似文献
108.
109.
基于机器视觉的无损检测是植物生长建模的关键技术之一,对图像采集系统进行标定是实现无损检测的基本步骤.目前,摄像机标定的方法有传统标定方法、主动视觉标定法、自标定方法等.为此,对现有标定方法分别进行了讨论与比较,结果表明,传统线性标定法可以满足农作物无损检测的要求. 相似文献
110.