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基于计算机视觉和声学响应信息融合的鸡蛋裂纹检测 总被引:3,自引:2,他引:1
为了提高对鸡蛋裂纹识别的准确性,建立利用计算机视觉和声学响应信息融合技术检测鸡蛋裂纹的系统,首先采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号,提取了4个特征频率、偏斜度平均值和崤度平均值共6个特征参数,作为人工神经网络的输入量,创建了结构为6-15-1的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。其次,利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像,提取了区域面积、圆形度、区域长径、短径和长短径之比共5个特征参数,作为BP人工神经网络的输入量,创建了结构为5-10-1的3层BP神经网络模型识别鸡蛋裂纹。最后,根据计算机视觉与声学响应技术检 相似文献
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为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性,建立了声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置,采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号。提取了4个特征频率、偏斜度平均值和峰度平均值共6个特征参数,并作为神经网络的输入量,创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。检测结果显示:对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别精度可达92%以上,对蛋壳完整的鸡蛋判别精度达到96%,对鸡蛋总体的判别精度可达94%。 相似文献
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为了提高对鸡蛋裂纹识别的准确性,建立利用计算机视觉和声学响应信息融合技术检测鸡蛋裂纹的系统,首先采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号,提取了4个特征频率、偏斜度平均值和崤度平均值共6个特征参数,作为人工神经网络的输入量,创建了结构为6-15-1的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。其次,利用计算机视觉系统获取鸡蛋表面图像,提取了区域面积、圆形度、区域长径、短径和长短径之比共5个特征参数,作为BP人工神经网络的输入量,创建了结构为5-10-1的3层BP神经网络模型识别鸡蛋裂纹。最后,根据计算机视觉与声学响应技术检 相似文献
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