小麥在儲(chǔ)藏過(guò)程中如果管理不當(dāng)極易受倉(cāng)蟲(chóng)侵蝕形成蟲(chóng)蝕小麥,嚴(yán)重降低了小麥的使用品質(zhì)和商品價(jià)值。為了保障儲(chǔ)糧安全和食品安全,必須采取有效措施對(duì)小麥蟲(chóng)蝕粒進(jìn)行快速檢測(cè)。本文將激光超聲技術(shù)應(yīng)用于小麥蟲(chóng)蝕粒的檢測(cè),基于有限元分析對(duì)激光作用于小麥的過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬;研究了小麥超聲信號(hào)的時(shí)域波形特征、基于小波包能量熵的信號(hào)頻譜特性、基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Hilbert變換的信號(hào)時(shí)頻譜特性;結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和ELM模型對(duì)小麥籽粒進(jìn)行分類識(shí)別,小麥蟲(chóng)蝕粒分類檢測(cè)的準(zhǔn)確率分別為97.39%和95.65%,小麥蟲(chóng)蝕狀態(tài)的分類檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為91.59%和87%,檢測(cè)效果較好。本文的主要工作如下:1.本文提出將激光超聲技術(shù)應(yīng)用于小麥蟲(chóng)蝕粒的檢測(cè),并基于有限元方法模擬了激光作用于小麥籽粒模型的物理過(guò)程。數(shù)值計(jì)算的結(jié)果表明激光超聲信號(hào)波形攜帶有小麥參數(shù)變化的信息,這一結(jié)論為激光超聲檢測(cè)小麥蟲(chóng)蝕粒方法奠定了基礎(chǔ)。2.研究小麥激光超聲信號(hào)波形的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征。結(jié)果表明峰值因子(₁)、脈沖因子(、波形因子(、裕度因子(和短時(shí)能量特...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

本文編號(hào)：3879906