基于外观特征识别的花生品种与品质检测方法

花生的品种和品质检测是花生育种实践和质量检验的重要内容.为了评价通过外观特征进行大数目花生种子检验可行性,采用图像识别的方法通过数码相机拍得了48个品种和同一品种6种不同品质的花生群体图像,基于主分量分析和人工神经网络的方法建立和检验了由形态类、纹理类、颜色类共49个种子外观特征构建的识别模型并进行了模型组合优化.结果表明:模型优化后品种识别率和品质识别率分别达到91.2%和93.0%;颜色类特征在品种品质检测上效果优势明显;外观特征对品质的区分度较对品种的区分度大.采用机器视觉检测具有成本和速度上的优势,能够用于花生品种和品质的真伪鉴定.     

玉米品种图像识别中的影响因素研究

为了研究玉米品种图像识别中的关键影响因素,搭建了一套基于PCA和ICA特征提取和支持向量机(SVM)分类算法的玉米品种识别系统,采用扫描仪获得了11个品种每个品种50粒图像,基于图像的像素特征和统计特征,分别研究了主分量分析(PCA)和独立分量分析(ICA)的特征提取和特征优化方法,并进一步考察了支持向量机(SVM)模式分类过程中的关键参数优化问题.试验结果表明,对11个品种550个籽粒的品种最高检出率为97.17％,在同样的情况下ICA优化的特征较PCA优化的特征识别率能提高3％左右,适当选择统计特征比使用像素特征识别率提高约10％,另外SVM参数影响到识别效果,但整体影响不大.本方法与结论对玉米种子纯度和品种真实性检验具有积极意义.     

基于PCA-SVM的红枣缺陷识别方法

以干制红枣的黑斑、破头以及分类难度较高的干条3种病害图像作为研究对象,分别采用颜色矩和灰度共生矩阵提取颜色、纹理特征中的14维特征向量,然后采用主成分分析法对特征向量进行优化,得到4个主因素特征向量作为支持向量机输入。采用交叉算法确定最优支持向量机惩罚参数c和核函数参数g对支持向量机多分类模型进行训练,利用训练后的模型对红枣进行多分类试验。结果证明,该方法能够对红枣黑斑、破头和干条3种缺陷果进行快速准确的识别,识别率分别为93.3%,100.0%和96.6%,总识别率可达97.2%,且分类效率高。     

花生荚果固定床网袋堆垛通风干燥实验研究

为了解花生荚果固定床网袋堆垛通风的干燥特性、设备能耗情况以及荚果干后品质,使用固定床网袋堆垛通风(常温风)、固定床网袋自然堆垛、自然晾晒3种干燥方式对新鲜湿花生荚果进行干燥,探究了堆垛内不同位置花生荚果的干燥情况、温湿度变化、能耗情况,并对比分析了不同干燥方式下花生荚果的干后品质。结果表明,使用固定床网袋堆垛通风(常温风)干燥设备干燥花生荚果,花生荚果水质量分数由37.85%降至10.00%以下需要160 h;固定床网袋堆垛通风(常温风)干燥方法干后花生荚果的粗脂肪含量最高,为48.08%,色泽最优,同时除去花生荚果中单位质量水分需要消耗能量4.28×10⁶ J,远小于传统烘干;固定床网袋堆垛通风(常温风)较固定床网袋自然堆垛和自然晾晒有明显优势,干燥速率更快,干后品质更稳定。     

基于径向常温通风仓囤的花生荚果干燥试验研究

目的 为了解径向常温通风仓囤花生干燥特点及作业性能。方法 使用不同功率（4、2.2 kW）离心风机与不同容量（3.8、2.25 m3）圆筒仓体组合的径向常温通风仓囤对湿花生荚果进行干燥,并对比分析不同组合模式间花生荚果的水分变化及能耗,以此来判断干燥设备的性能。结果 阴雨天气条件下,使用2.2 kW离心风机与3个容量为2.25 m3圆筒仓体的径向常温通风仓囤组合可有效干燥湿花生荚果,同时干燥单位质量花生荚果所需能耗较小,为5.02×105~5.43×105 J/kg,是最优组合;在干燥过程中,沿通风方向介质空气温度逐渐降低、相对湿度增大,从而导致外层物料的干燥起始时间较内层晚,同时风量是影响干燥速率的主要因素,风量越大,干燥速率越快。结论 2.2 kW离心风机与3个容量为2.25 m3圆筒仓体的径向常温通风仓囤组合为最优选择,此干燥设备操作简便、投资小,干燥效果良好,可为今后花生荚果干燥的发展提供借鉴。     

花生荚果干燥技术及设备的研究现状与发展

花生作为世界重要的油料之一,在农作物中占据举足轻重的地位.刚收获的新鲜花生荚果由于水分较高易受到多种因素影响而导致霉变并产生黄曲霉毒素,从而影响使用安全并降低花生的经济价值.花生荚果收获后及时干燥可有效抑制微生物和霉菌的生长及繁殖,降低环境温湿度对花生储藏的影响,更大限度的保证花生的品质和使用安全.归纳了国内外花生荚果...     

基于太赫兹时域光谱的芝麻油品种识别研究

为了实现对芝麻油品种的快速鉴别,本文基于太赫兹时域光谱(THz-TDS)提出一种芝麻油品种识别的方法。选取0~2.5 THz范围内的光谱进行分析,通过主成分分析法(PCA)对时域光谱数据进行降维,选择前4个主成分(累计贡献率大于99%)代表原始数据,然后利用支持向量机(SVM)方法对不同品种芝麻油进行分类识别,分类时使用3种不同的核函数建模,并采用网格搜索算法获得最优模型及其模型参数。使用径向基核函数(参数为惩罚函数C=0.01,核函数系数γ=0.1)的模型识别率最高,达到100%,说明太赫兹时域光谱技术结合PCA和SVM方法可以快速可靠的进行食用油的识别,为食品安全的识别提供一种新的技术手段。     

基于玉米籽粒近红外光谱的品种与产地识别研究

为考察近红外光谱对玉米种子的品种识别与产地识别性能,采集了8个玉米品种波长范围为12 000~4 000 cm-1的近红外光谱数据,并基于此数据研究了基于PCA的光谱数据特征的提取方法,并探讨了神经网络(ANN)和支持向量机模型(SVM)在品种识别上的性能,进一步研究了玉米品种的产地识别技术,且比较了传统可见光图像的品种识别。研究发现:基于近红外的玉米品种识别,在6个主分量的情况下整体上性能达到90%以上;SVM算法较ANN算法稳定可靠,更适合于小样本情况下的光谱分析;基于光谱的品种识别与基于可见光图像的品种识别效果相当;另外发现同一品种在不同产地上其光谱特征差别较大,据此可以应用光谱进行产地鉴别,鉴别力达到95%以上。本研究所构建的方法对玉米品种识别和产地识别具有积极意义。     

基于改进ORB-SVM的工件识别方法研究

针对传统的图像识别算法识别多品种工件,存在运行时间长、识别率低等问题,提出基于改进ORB-SVM的工件图像识别方法。在传统ORB算法的特征点检测基础上,采用SIFT算法获得具有旋转尺度不变性的图像特征描述,并利用词袋模型将图像特征转化为特征直方图,进而构建支持向量机（SVM）的分类模型,实现对工件的识别分类。试验结果表明：改进的ORB-SVM在应对旋转变换、光照变换、尺度变换时更具鲁棒性,且工件识别准确率高达98.89%,单个工件的识别时间低于0.43 s,具有良好的高效性和实用性。研究为多领域的工件识别提供参考。     

基于卷积神经网络和支持向量机的水稻种子图像分类识别

针对外形相似的水稻种子间分类难、识别正确率低等问题,提出一种卷积神经网络与支持向量机相结合的方法(CNN_SVM)对8类水稻种子进行分类识别.首先对图像进行切割、旋转等预处理后建立水稻种子图像数据库,其次通过提取图像的方向梯度直方图(HOG)、LBP纹理、SIFT描述子和CNN特征,分别建立SVM、KNN和Softma...     

基于THz-ATR技术的水稻品种快速无损识别研究

水稻的品质和产量与自身品种密切相关,本研究应用太赫兹衰减全反射式(THz-ATR)技术采集8个品种水稻种子0～359.97 cm^-1光谱,并通过光学参数计算得到样本集的折射率谱和吸收谱。采用3点移动窗口平滑预处理和支持向量机分别优化及建立基于折射率和吸收系数的8个水稻品种识别模型,其中基于吸收系数的SVM模型预测准确率为98.5%,基于折射率谱的SVM模型预测准确率为89%;实验结果表明,将THz-ATR技术用于水稻品种识别具有初步可行性,有望为水稻品种快速鉴定提供为参考。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

速冻荷兰豆生产中热烫和单体速冻工艺的优化研究

通过对速冻荷兰豆生产中两个重要工序的研究,完善和优化了热烫及单体速冻的工艺条件。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别算法

为了使用机器对织物疵点进行有效地检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,基于波形特征参数对比能准确定位织物纹理结构的异常位置,正确识别织物疵点,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量,对待识对象进行识别,得到识别结果,在识别结果中寻找最优匹配,将待识图像归入最匹配类中。实验结果表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

基于红外光谱快速鉴别压榨油茶籽油与浸出油茶籽油的研究

为规范油茶籽油市场、维护消费者权益,建立了快速、准确鉴别压榨油茶籽油和浸出油茶籽油的方法。通过傅里叶变换红外光谱仪对大量压榨油茶籽油和浸出油茶籽油样品进行扫描,提取特征波段数据,运用Savitzky-Golay平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)方法进行预处理,然后结合偏最小二乘法(PLS)、支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(BPANN)建立鉴别模型。结果表明,偏最小二乘法和BP人工神经网络建模时,SG平滑预处理方法最好,得到的SG-PLS和SG-BPANN两模型的验证集相关系数、验证集均方根误差、鉴别准确率分别为0. 767 9和0. 921 2、0. 322 6和0. 205 9、88. 46%和100%;支持向量机建模宜采用SNV预处理,建立的SNV-SVM模型验证集相关系数、验证集均方根误差和鉴别准确率分别为0. 761 4、0. 882 1、88. 46%。因此,红外光谱技术用于鉴别压榨油茶籽油和浸出油茶籽油是可行的。     

基于图像处理和神经网络的小麦不完善粒识别方法研究

为了实现图像处理技术对小麦不完善粒的准确快速识别,研究了一种基于小麦不完善粒图像特征和BP神经网络的不完善粒识别方法。采集小麦不完善粒图像,对图像进行中值滤波、形态学运算、图像分割等处理后,针对每个小麦籽粒,提取其形态、颜色和纹理共3大类54个特征参数,采用主成分分析法提取8个主成分得分向量作为模式识别的输入,建立BP神经网络模型,实现对小麦不完善粒的检测识别。结果表明,该模型对完善粒、破损粒、病斑粒、生芽粒和虫蚀粒的判别正确率分别为93%、98%、100%、90%和85%,平均判别正确率达到93%,可有效对小麦不完善粒进行检测识别。     

香蕉粉及香蕉花生酱的加工工艺研究

该试验以香蕉和花生为原料对香蕉的护色、干燥方法及香蕉花生酱的加工工艺进行了研究。试验结果表明:香蕉去皮后,用0.2%柠檬酸 0.01%维生素C溶液浸泡10min护色、打浆,在75℃下热风干燥60min,得到香蕉粉,香蕉花生酱的最佳配方为花生酱73%、香蕉粉15%、单甘酯2%、蔗糖5%、植物油5%;香蕉花生酱适宜的杀菌条件为121℃,16min。