基于近红外光谱的番茄农药残留无损检测方法研究

以湖北地区番茄样品为研究对象,对获取的光谱特征信息进行分析,确定了矢量归一化法为最优光谱预处理方法;对各个信息的主成分因子进行了优化,通过主成分分析提取主成分得分向量构成模式识别的输入,利用BP神经网络方法建立番茄有机磷农药残留的无损检测模型。结果表明,当光谱信息主成分因子数为3时,建立的模型最优,预测的识别率达到0.96,训练误差为0.015,相关系数达到0.971。     

基于近红外光谱和机器视觉融合技术的板栗缺陷检测

为提高合格和缺陷板栗分级检测识别精度,提出了近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术的板栗缺陷检测方法。试验以湖北京山板栗为试验对象,利用BP神经网络方法建立了基于近红外光谱、机器视觉和多源信息融合技术的板栗分级检测模型。试验结果表明,3种识别模型对对训练集板栗回判率分别为96.25%、96.67%和97.92%;对测试集板栗的识别率为86.25%、83.75%和90.00%。基于近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术进行板栗分级检测的方法是可行的,融合模型较单独采用机器视觉技术或近红外光谱分析技术建立模型的识别率均有显著提高。     

基于机器视觉的板栗分级检测方法

为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了板栗分级模型。试验结果表明,在图像信息主成分因子数为3,中间层节点数为12时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了91.67%。研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷板栗分级检测方法是可行的。     

霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判

利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.     

基于GA-LSSVM和近红外傅里叶变换的霉变板栗识别

为克服板栗近红外光谱变量多、共线性强等缺点,该文对标准正态变量变换预处理后的板栗近红外光谱进行傅里叶变换,并用不同方法建模,提高识别精度。采用试探法提取近红外光谱傅里叶系数,建立了基于最小二乘支持向量机分类器的霉变板栗识别模型。当提取前35点傅里叶系数时,板栗的平均识别正确率为93.56%;构造GA-LSSVM算法,建立的霉变板栗识别模型所用傅里叶系数减少为13点,对测试集中合格板栗、表面霉变板栗和内部霉变板栗的平均识别正确率分别为95.89%、100%和98.25%,板栗的总体平均识别正确率提高到97.54%。为霉变板栗的识别提供了快速鉴别分析方法。     

我国农田节水灌溉设备发展浅析

节水灌溉是缓解我国水资源紧缺矛盾的战略选择。节水灌溉事业和产业的发展直接推动节水灌溉设备的更新换代。研发利用科技含量高的节水灌溉设备、提高农业灌溉水有效利用迫在眉睫。文章阐述了节水灌溉设备的发展背景、发展现状、存在问题和发展前景,提出了节水灌溉设备的发展对策,为节水灌溉产业提供参考。     

磁耦合谐振式无线电能传输系统的设计

采用电磁耦合谐振式无线电能传输技术,运用理论与实验相结合的方法,设计了一种简易的小功率磁耦合谐振无线电能传输系统。     

虫眼板栗的图像识别方法研究

针对板栗易发生虫害、虫眼的形状和大小等不定、不易识别的情况,研究了一种基于图像处理技术识别虫眼板栗的方法.采用中值滤波法对图像进行消噪;采用微分算子对板栗图像进行边缘检测,经膨胀和腐蚀等形态学运算实现了背景分割;采用Otsu法将图像转换成二值图像,经形态学处理后与模板进行异或运算,提取了虫眼面积特征值;设置两个不同的敏感度阈值并将由Sobel算子得到的边界提取图进行相减,提取了虫眼边缘特征向量.试验结果表明,该识别方法的正确率可达88.9%.