利用万用表测试二极管

对于电子爱好者来说,常会遇到一些标识模糊或处理元件须要测试其好坏,即使是正品元件,使用前也需经过测试,以做到心中有数。所以,元件测试是每个电子工作者不可缺少的程序。     

基于高光谱技术的牛肉含水率无损检测

牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。     

基于图像处理技术的大豆灰斑病的检测技术研究

选择了平滑滤波、阈值分割等算法,利用图像处理技术和神经网络技术,对大豆灰斑病进行了检测,在标准豆粒与灰斑病豆粒混合的条件下计算出病粒的百分比。同时,在暗箱条件下用照相设备采集图像,利用VC++开发平台,编写程序对图像进行去噪和分割后,通过实验设计和数据统计分析提取出豆粒的23个形态特征和颜色特征参数。采用BP神经网络对豆粒进行进一步的测评。实验取得了良好的结果,识别准确,为今后大豆其他缺陷检测打下良好的基础。     

谷物烘干机干燥温度和速度的控制

对谷物烘干机的热风温度、粮层温度进行监控，控制系统采用变频调速器，实现对干燥机的干燥温度及干燥速度的控制。     

谷物干燥机自动监测系统的研究

根据谷物干燥机的结构、工作状态和工作环境等特点，对谷物干燥机内谷物的温度及水分进行在线监测，完成了监测系统硬件系统的设计，实现了干燥机的实时数据采集及控制。     

基于高光谱图像处理的大豆品种识别(英文)

大豆组分(油,蛋白质,脂肪等)在不同的大豆品种间差异很大。对于提高大豆品质来说,大豆品种识别是一个关键因素。该文利用高光谱图像技术对不同的大豆品种进行识别。利用高光谱成像系统获取大豆样本1 000～2 500 nm范围的光谱反射数据;应用主成分分析法(PCA,principal component analysis)对获取到的光谱数据进行数据降维并去除冗余数据;在分类算法中将得分高的主成分值作为输入特征,通过PCA方法从每个特征图像中提取4个特征变量(能量、熵、惯性矩和相关性);对于具体特征提取,从16个特征变量中提取8个重要特征参数;根据选择的特征,应用神经网络方法构建分类器;训练精度精度达到97.50%,平均测试精度达到93.88%以上。结果表明,应用高光谱图像技术结合神将网络建模方法可以对大豆品种进行分类。     

木材干燥工艺过程及自动控制

木材干燥工艺过程及自动控制柴玉华欧阳斌林果莉（东北农业大学工程学院随着木材资源的匮乏和微电子及其控制技术成本的降低，木材干燥处理的自动化在我国逐渐被推广。采用干燥工艺过程的自动控制，不但能显著提高木材干燥质量，而且能降低能耗。目前，我国引进的国外有关...     

基于机器视觉的大豆细菌斑点病粒检测

文章基于机器视觉,通过图像获取系统得到大豆的表面颜色特征,应用SAS对大豆表面颜色特征进行LOGISTIC回归后,应用BP神经网络对大豆进行标准粒与细菌斑点病粒的分类。经过网络训练后,选用收敛效果好的网络对数据进行仿真预测,共计160粒,其中标准大豆80粒,细菌斑点病80粒。得到的测试识别率为:标准大豆96.3%、大豆菌斑粒98.8%。本研究为大豆菌斑粒的在线识别提供了一定的依据,有利于实现大豆的在线缺陷粒检测。     

一种基于PSO-RBF神经网的入侵检测方法

针对传统基于K-均值聚类的RBF神经网络训练方法中,隐层参数训练结果易受初始值影响而陷入局部极小解,最终导致整个网络收敛速度慢、性能下降等问题,提出了基于粒子群算法(PSO)和K-均值相结合的径向基神经网络(RBF)训练算法.该算法利用PSO的全局搜索能力形成最优解邻域,K-均值算法在该邻域进行局部搜索,这样既利用了PSO算法的全局最优解搜索能力,同时也利用了K-均值算法收敛速度快的优点.试验结果表明该算法有效地解决了基于K-均值训练算法易陷入局部极小解的不足.文中将基于上述训练方法的RBF神经网应用到入侵检测系统中,试验结果同基于传统K-均值、遗传算法和RPCL算法训练的RBF方法进行比较,结果表明本文建议的方法在检测性能和训练时间上都有明显提高.     

基于番茄外部形状判别番茄空洞果的研究

建立了计算机视觉系统获取番茄的图像,利用0°图像的圆度特征判别番茄生理病害果中的空洞果。实验表明:该方法对生理病害果的识别准确率可以达到94％。