排序方式: 共有20条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
基于深度学习与图像处理的哈密瓜表面缺陷检测 总被引:9,自引:8,他引:1
针对传统人工检测哈密瓜表面缺陷效率低等问题,提出利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)对哈密瓜表面缺陷进行快速检测。对原始图像进行主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)、奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)和二值化等预处理操作,通过数据扩充得到正常、霉菌、晒伤和裂纹的哈密瓜图像各2 500幅。构建一种改进的类似VGG卷积神经网络模型,将预处理后的图像输入模型,并使用随机梯度下降(StochasticGradient Descent,SGD)优化器进行算法优化,为探究CNN模型的特征提取原理,将改进的类似VGG模型每层卷积的特征进行可视化,最后利用开发的哈密瓜表面缺陷检测软件对模型进行试验验证。研究结果表明:图像预处理算法提高了模型的鲁棒性和泛化能力,改进的类似VGG模型优于Alex Net和VGG-16模型,其训练集和测试集准确率分别为100.00%和97.14%;对比预处理前后4类哈密瓜卷积特征可视化结果表明,随着卷积层层数的增加,哈密瓜表面缺陷特征越来越明显,图像预处理后卷积层特征提取效果优于原始图像提取效果。软件测试结果表明:静态下哈密瓜缺陷检测速率达到0.7 s/幅,识别准确率达到93.50%。研究结果可为哈密瓜表面缺陷在线检测技术提供理论依据和技术参考。 相似文献
3.
为提高玉米精量播种机田间作业质量,设计开发了一种排种监测系统,可实现播种量、漏播量、重播量等参数统计及漏播故障报警。系统以红外发光二极管和红外接收二极管分别作为监测探头发射和接收端,两者采用平行对射排布;通过设计优化二极管及探头支架结构,消除了发射端散射光线对接收端形成的杂光干扰,增强了光线集聚性,提高了系统监测精度。控制器采用STM32单片机分析处理排种信息,当排种盘连续出现漏投、多投种粒时,系统将发出报警信号,显示故障信息。台架试验结果表明:该系统对排种量、漏播量和重播量监测精度分别可达到98.1%、94.6%与87.9%。 相似文献
4.
5.
为解决传统喷施系统农药利用率低的问题,设计基于双阀控制的精准间歇式喷施系统。针对喷施系统多能域相互耦合的特点,采用键合图方法建立系统状态方程,并基于20-sim键合图仿真平台进行仿真计算,得到不同压力工况下的喷雾压力动态特性。试验研究喷施系统在0.2、0.3和0.4MPa压力下喷头的喷雾压力动态特性,并采用轮廓分析统计学方法研究仿真结果的准确率。试验结果表明:车速为0.8m/s,作物间距20cm,作物茎叶覆盖直径10cm情况下,间歇式精准喷施系统的喷雾准确率89%,仿真计算与试验结果最大相合置信水平为0.088。基于键合图理论建立的数值模型能够很好的预测间歇式精准喷施系统的喷雾压力动态特性。 相似文献
6.
为解决分层施肥作业过程中难以人工判断缺肥或堵塞等问题,并根据施肥作业实际需求,设计开发了一种分层施肥监测系统,解决了传统施肥作业无法实时监测机具作业状态和可视化操作的问题.以三菱FX2N PLC及外围电路进行传感器输入信号的采集,采用适配modbus协议的LoRa无线扩频技术实现了与上位机的无线数据通信,减少了现场布线.通过人机交互界面进行相关参数设置,为不同机型机具进行系统的移植提供了方便.选取了穿透性强、辐射角度广的对射式光电传感器实时监测施肥流动状态.在机具地轮处安装霍尔传感器并可依据安装磁钢的数量提高作业速度的精度,从而提高作业面积的数据准确性,也为故障位置信息记录提供可靠保障.田间试验表明,该监测系统可有效监控分层施肥作业状态,人机交互良好,系统稳定性高,满足复杂农业中的作业要求,可以实现100%缺肥或堵塞等故障报警,作业面积统计误差小于0.05%,可以实现分层施肥作业的监测目标. 相似文献
7.
8.
该文阐述了新型生态护坡技术——植物纤维毯护坡。通过在河北省大广高速公路衡大段项目建设中在植物纤维毯种植紫穗槐、沙打旺等植物,取得了显著的防护效果。科学地总结了植物纤维毯中植物品种的选择和生长情况,对衡大段粉砂性土路基进行边坡防护的实际作用情况,以及采用植物纤维毯技术在现代高速公路边坡防护方面的优异性均进行了详细论述,对具体施工中应注意的事项做了深入研究。 相似文献
9.
高速公路绿化和环境已成为现代化高速公路的交通附属设施之一,是保障安全,美化绿化道路环境的重要举措,具有巨大的社会、经济和生态效益。
一、设计指导思想
1.根据环境的条件和地质的条件,以及在全线中的位置来选择草坪栽植形式和草坪品种。 相似文献
10.