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还原糖是大曲质量评价的重要指标,为进一步提高大曲还原糖含量的检测精度,提出了一种应用高光谱成像技术检测大曲还原糖含量的方法。采用高光谱成像系统,在900~1 700 nm采集大曲样本的光谱信息,并提取全部样本的平均光谱数据。首先,采用标准正态变量校正(standard normal variables, SNV)、卷积平滑、多元散射校正3种预处理方法对原始光谱进行预处理;然后,分别使用主成分分析(principal component analysis, PCA)荷载系数法、连续投影法(successive projections algorithm, SPA)和PCA荷载系数-SPA三种方法提取了大曲光谱数据的特征波段;最后,基于全波段和特征波段的光谱数据,分别建立了预测还原糖含量的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)和最小支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)模型。结果表明,对SNV预处理后的大曲光谱数据,采用PCA-SPA算法提取的特征波段建立的PLSR模型效... 相似文献
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聚乙烯醇(PVA)是常用的上浆原料,可生化性极低。采用淀粉为共基制,对螺旋对称流厌氧反应器处理PVA废水效能以及共基质与PVA最佳浓度比进行了研究:淀粉浓度:PVA浓度为1.875:1时,COD和PVA去除率最高,可达55.2%和46.8%;HRT分别为92 h、74~47 h和41~35 h时,COD平均去除率分别为79.7%、59.9%和58.2%,相应PVA平均去除率由30.9%缓慢降至26.2%,再迅速降至19.1%;厌氧生物法处理PVA废水时,缩短HRT至47 h以上,PVA去除率下降缓慢;SSSAB运行期间未出现酸化现象,能长期稳定运行。 相似文献
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目的 为解决现有字符检测系统出错率高、自适应能力较差的问题,提出一种新型自适应字符检测系统。方法 针对某国内大型方便面生产企业产品研发生产批号检测系统过程中,遇到的光照变化和多种产品规格变化对图像采集质量的影响问题,分别提出相应的自适应解决方案;通过改进局部阈值算法,增强算法鲁棒性,并进一步提出基于实时采集图像的自适应采集矫正算法。结果 通过实验测试和现场验证,该检测系统的自适应能力和鲁棒性较强,检测速度为10个/s,误剔率小于0.005%,漏剔率为0。结论 该系统具有较强适应性,相比传统字符检测系统更加稳定可靠,具有良好的应用前景。 相似文献
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本文介绍设计三维模糊控制器的一种新方法,这种算法能很容易的解决三维模糊控制器在实际中遇到的难题。通过仿真实验可以看出三维模糊控制比二维模糊控制有更优良的控制品质,同时具有很强的适应性和鲁棒性。 相似文献
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针对传统图像处理算法难以快速、准确识别轮对踏面缺陷的问题,提出一种采用双深度神经网络对轮对踏面缺陷进行检测的算法。该双网络分为踏面提取网络与缺陷识别网络。根据踏面为大目标的特点,分析与测试SSD网络,并用该网络提取轮对图像中的踏面区域。为提高踏面缺陷识别效率,在提取出踏面图像后,针对踏面缺陷属于中、小目标的特点,对YOLOv3网络结构进行优化得到M-YOLOv3。实验测试表明:提取踏面区域时,SSD算法的精度均值(AP)最高,达99.8%;识别踏面缺陷时,M-YOLOv3的AP达89.9%,相较于原始YOLOv3,单张图像计算耗时减少7.1%,同时AP仅有0.6%的损耗。结果表明,所提算法具有较高的检测准确率。 相似文献
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大曲是白酒酿造过程中的糖化剂、发酵剂和生香剂,其质量的好坏将直接影响白酒的品质。为确定多工位压曲机压制大曲的最佳成型工艺参数,本文以大曲表面提浆效果面积比和大曲内部含水率均匀因子为评价指标,进行响应面试验,研究了不同压制速度、踩踏次数与成型次数3个因素对大曲提浆效果和含水率均匀度的影响。结果表明,各工艺参数对大曲提浆效果的影响作用依次为:踩踏次数>成型次数>压制速度,对大曲含水率均匀度的影响作用依次为:压制速度>踩踏次数>成型次数。最佳工艺参数为:压制速度A=20 mm/s,踩踏次数B=20次,成型次数C=7次。在该工艺参数条件下压制大曲得到的大曲表明提浆效果面积比为85.66%,大曲内部含水率均匀因子为6.37。本研究为白酒大曲成型工艺提供了生产性和实用性的技术支持。 相似文献
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目前,国内光缆生产企业主要采用测径仪对光缆直径进行缺陷检测,但其无法实现复杂数据处理功能,因此,需研发一种新型数字化、网络化光缆直径缺陷检测系统。首先对系统总体功能进行研究,构建缺陷检测系统框架,使系统具有缺陷检测、直径数据动态显示、历史数据查询和远程访问等功能。其次,确定系统硬件通信方式与连接方法。最后,构建软件应用程序架构,并运用线性插值方法获取光缆直径缺陷位置信息,采用积分放大算法检测光缆表面凹凸缺陷,同时对直径缺陷位置信息的估计进行误差分析。通过实际应用证明,该缺陷检测系统满足实际生产要求,提高了生产质量与管理水平。 相似文献
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针对白酒固态酿造依靠人工经验判断大曲质量,且没有量化判断标准的问题,研究一套基于机器视觉的大曲质量检测系统。该系统通过动态阈值分割法、RGB转换Lab颜色空间、CNN卷积神经网络等方法提取大曲的几何参数、颜色和裂缝3种视觉信息特征。在此基础上,建立大曲视觉信息特征与大曲质量的对应关系,并根据所建立关系综合判断大曲质量。试验证明,该检测系统大曲几何参数测量精度为±1mm。同时该系统能精准识别与提取大曲断面乳白色菌丝、红曲霉和大曲表面裂缝视觉特征,通过1 000次实验验证,其大曲视觉信息特征识别准确率可达到99.0%,能够满足相关酿酒生产现场工艺要求。 相似文献
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利用高光谱技术检测大曲发酵品质时,获取的水分等高含量物质的高光谱数据可能掩盖对大曲质量评价至关重要的微量物质高光谱数据。为方便后续更微量物质的光谱曲线分解,需先排除水分等高含量物质的数据干扰,该文通过建立无监督的深度自编码模型,可实现大曲水分高光谱曲线分解。通过实验设计,采集与水混合后的成品曲粉光谱数据。首先编码部分,将混合大曲光谱曲线压缩为低维表示,即端元;解码部分,将光谱的低维表示解压重构为原始光谱曲线,结合比较不同目标函数,反向传递重构误差,更新解码权重;最终,通过端元解码出水与曲粉各自的光谱曲线,运用欧氏距离与皮尔逊相关系数方法从特征距离和相关系数两方面同时评价解混效果。实验显示,利用深度自编码解混模型,选择L-C目标函数得到的解混效果最好,解混曲线与纯曲粉曲线的欧式距离与皮尔逊相似度分别为0.3427和0.9967。研究表明,利用深度自编码网络能够对大曲高光谱数据进行解混,可为实现大曲高光谱微量物质检测提供理论支持和技术支撑。 相似文献