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1.
基于计算机视觉的鞘翅目害虫自动鉴定 总被引:1,自引:0,他引:1
鞘翅目害虫的鉴别工作是由数量有限的专业研究人员进行,大部分非专业人员因缺乏相关知识和技术培训,要快速鉴定害虫种属具有相当的难度,不利于害虫防治.为此提出利用计算机视觉技术对鞘翅目害虫进行自动识别.用不同的图像获取系统分别采集体长不同的鞘翅目害虫图像,然后通过数字图像分析技术,提取和计算害虫图像的几何形状特征参数.采用模糊模式识别算法建立害虫的模式库和隶属函数,然后根据模糊集理论的极小极大准则完成待识别害虫的归类.对29种鞘翅目害虫进行识别,识别正确率为86.2%.为鞘翅目害虫的快速鉴定提供了一个新的途径. 相似文献
2.
为了阐明直条型通心面弯曲折断的形变规律,探讨其力学质地(弹性模量和抗弯能力),并与中国挂面进行比较。利用扫描仪对不同品牌通心面进行端部轴向位移量的中点挠度和端部转角两个形变参数的测定;利用物性仪对其力学质地进行测定。结果表明:用压杆后屈曲理论分析直条型通心面弯曲形变行为是准确、可行和可靠的;其弹性模量最佳测试条件为试样长度180mm、端部转角20°,测定值在4.1×109N/m2左右,比中国挂面高1.1×109N/m2左右;采用断裂点弯曲应力评价直条型通心面的抗弯能力误差较小,其断裂点弯曲应力在36.0N/mm2左右,比中国挂面高22.3N/mm2左右。 相似文献
3.
为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000~2500nm 近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16 个子区间,利用其中的第9、11、13 号3 个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414 和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295 和0.3904,主因子数为7 个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。 相似文献
4.
5.
糜状食品物料微结构图像的多重分形特征识别 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于小波变换边缘奇异性分析原理,研究了糜状食品物料微结构图像的多重分形结构及其特性,求出其局部奇异性指数;并采用计算高次信息量维数的办法,建立了糜状食品物料微结构图像的多重分形奇异谱.通过分析图像的奇异谱,定义了表征不同糜状食品物料图像微结构的参量,为建立图像微结构与流变特性之间的定量描述打下基础. 相似文献
6.
7.
8.
基于正交信号校正和偏最小二乘(OSC/PLS)的苹果糖度近红外检测 总被引:9,自引:0,他引:9
采用正交信号校正法(OSC)对苹果的近红外光谱(1300nm~2100nm)进行预处理,并结合偏最小二乘法(PLS)建立了苹果光谱对糖度的预测模型。应用结果表明,经OSC法预处理后,光谱形状总体上与原始光谱没有差别,但光谱曲线变得更为光滑,排列更为整齐、紧密。这说明正交信号校正法(OSC)滤除了原始光谱中的部分噪声,但又保留了原光谱中的主要信息。苹果光谱对糖度的PLS校正模型采纳的最佳因予数会随着OSC因子的被逐个滤除而逐渐减少,甚至可减少至1(当然模型精度也有变化)。本研究中,校正模型的最佳性能产生于原始光谱被滤除10个OSC因了时,此时其采纳的最佳因了数为2,校正时的相关系数r2和标准偏差SEC分别为0.92644和0.40250,预测时的标准偏差SEP为0.50229。与OSC法处理前的PLS模型相比,其精度虽没有大幅提高,但由于采纳的因子数少,模型变得十分简洁。 相似文献
9.
几种中国传统名醋挥发性风味成分的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章以镇江香醋、山西老陈醋(两种)、北京龙门米醋为研究对象,运用SPME-GC-MS对其挥发性风味成分进行了分析鉴定,共检测到89种成分,主要是酸、酯、醇、酮、醛和杂环类化合物。挥发性风味成分中,四种食醋的酸类化合物相对含量相差不大,镇江香醋和山西老陈醋中酯类化合物种类较多并且相对含量较高,龙门米醋中的酮类化合物相对含量高于镇江香醋和山西老陈醋,四种食醋的醛类化合物尤其是糠醛含量较高,杂环化合物对形成中国传统食醋的独特风味起着极为重要的作用。四种醋中相同成分有31种,含量差异大,不同成分种类多而成分复杂,这种成分与数量上的差异性是造成食醋的风味与质量差异的主要因素之一。 相似文献
10.
采用正交信号校正法(OSC)对茶叶的近红外光谱进行预处理,并结合偏最小二乘法(PLS)建立表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)含量的预测模型.PLS校正模型采纳的最佳因子数会随着OSC因子的增加而逐渐减少以达到简化模型的效果.试验以预测残差平方和(PRESS)来评价模型的整体性能,当滤除前6个OSC因子时为最佳,此时校正模型采纳的PLS因子数为5,校正肘的相关系数r2和校正标准偏差SEC分别为0.955 90和0.38279,预测时的相关系数,和预测标准偏差SEP分别为0.936 61和0.444 13.研究结果表明,应用近红外光谱法结合0SC/PLS可以快速准确地测定茶叶中EGCG的含量. 相似文献