典型因素对泥沙特性影响的试验研究

泥沙颗粒在不同的浓度、颗粒大小以及絮凝剂的影响下,其絮凝结构以及沉降速度存在一定的差异,这些差异性对于研究泥沙特性来说具有重要的意义.为了直观演示其差异性,自行设计了试验,采用控制变量的方法,分为5组对比试验.结果表明,上述3种因素对其絮凝结构以及沉降速度有显著影响.     

基于CNN的玉米种子内部裂纹图像检测系统

为了高效检测玉米种子内部裂纹,设计基于卷积神经网络(CNN)的检测系统及批量检测方法,采集有裂纹和无裂纹的玉米种子制作数据集,构建AlexNet、VGG11、InceptionV3和ResNet18共4种经典卷积神经网络,同时与传统算法模型SVM和BP神经网络进行对比实验。实验发现,卷积神经网络模型优于这两种传统算法模型,ResNet18模型的综合检测性能最佳,单粒有裂纹种子的识别准确率为95.04%,单粒无裂纹种子的识别准确率为98.06%,平均单粒种子识别时间为4.42 s。基于ResNet18,搭建种子内部裂纹自动识别装置,设计识别软件控制装置,得到玉米种子内部裂纹识别系统。系统实验进行10组批量识别,有裂纹种子的平均识别准确率为94.25%,无裂纹种子的平均识别准确率为97.25%,批量识别中光源的透射无法等效地显现所有种子的内部裂纹、多次加载模型权重导致泛化性不足等因素会影响准确率。