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目的 解决传统亮度、色彩等检测方法不能有效检测出烟包(尤其背景为白色的烟包)有无油封包裹的问题。方法 在传统检测方法的基础上,增加基于灰度共生矩阵算法的检测方法进行散包检测,通过对新型散包检测硬件架构设计、硬件隔离设计、相机优化、数学建模、灰度共生矩阵特征值提取、最优解等处理,采用基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能实现烟包散包检测精度的提升,有效检测出烟包(尤其浅色烟包)有无油封包裹的情况,降低无油封包裹烟包流入下道工序的风险。结果 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度,散包烟包的检出剔除率≥99.9%。结论 基于灰度共生矩阵算法的新型散包检测方法能有效提升烟包的散包检测精度,尤其对浅色烟包有无油封包裹情况效果提升明显。 相似文献
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基于MARS的卷烟吸阻和通风预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对卷烟吸阻、通风率的原理分析找出相关的影响因子,结合大量丰富的不同规格和原辅料特性的卷烟数据,利用多元自适应回归样条(MARS)方法建立了卷烟吸阻、通风预测模型。结果表明,吸阻预测模型的标准化均方误差为0.276,绝对误差平均值为37.5Pa;纸通风预测模型的标准化均方误差为0.184,绝对误差平均值为0.91%;滤嘴通风预测模型的标准化均方误差为0.044,绝对误差平均值为1.27%,模型预测效果较好。 相似文献
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