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基于可見短波近紅外高光譜圖像的梳棉雜質(zhì)關鍵波長的優(yōu)選

發(fā)布時間:2017-09-25 00:44

  本文關鍵詞:基于可見短波近紅外高光譜圖像的梳棉雜質(zhì)關鍵波長的優(yōu)選


  更多相關文章: 梳棉 高光譜圖像 雜質(zhì) 波長選擇 檢測


【摘要】:【目的】以梳棉中多種雜質(zhì)為研究對象,分析可見短波近紅外梳棉高光譜圖像,確定雜質(zhì)檢測中的關鍵或特征波長!痉椒ā刻崛「吖庾V圖像中雜質(zhì)和棉花的像素光譜,以像素分類效果為指標,采用主成分分析、獨立于后端分類器的T檢驗準則的過濾器、特征選擇和分類器結合的包裝三種方法,確定雜質(zhì)檢測的關鍵波長,使用早期研究確定的二次判別分析分類器和后處理方法,對比三種方法所選波長的雜質(zhì)分割效果!窘Y果】當使用包裝方法選擇的波長集合,其雜質(zhì)檢測好于主成分分析和過濾器方法。異性纖維總識別率為79.17%。其中,灰色丙綸絲、白色丙綸絲、黑色人發(fā)和黑色豬毛的識別率均超過了90%;透明地膜碎片、白色豬毛和透明丙綸絲識別較差!窘Y論】基于高光譜圖像和包裝法選擇的最優(yōu)波長集合,能夠用于大部分普通雜質(zhì)和異性纖維雜質(zhì)的檢測。
【作者單位】: 新疆農(nóng)業(yè)大學機械交通學院;
【關鍵詞】梳棉 高光譜圖像 雜質(zhì) 波長選擇 檢測
【基金】:新疆維吾爾自治區(qū)科技廳基金項目,“皮棉雜質(zhì)光譜圖像的吸收光譜分析研究”(2014211A033)~~
【分類號】:TP751;TS111.9
【正文快照】: 0引言【研究意義】棉花雜質(zhì)檢測在棉包定價、紡織清理和加工等環(huán)節(jié)是非常重要的步驟之一。研究棉花雜質(zhì)快速準確檢測,以及雜質(zhì)有效分揀,對于提高棉紡織品質(zhì)量和經(jīng)濟價值都具有十分重要的意義!厩叭搜芯窟M展】早期國內(nèi)外學者采用機器視覺技術、斷層X光攝影、紫外熒光成像等技

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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4 丁天懷;郟東耀;;利用多顏色空間特征融合方法檢測近似目標[J];清華大學學報(自然科學版);2006年02期

5 趙林,姚穆;纖維反光和透光性質(zhì)的研究[J];西北紡織工學院學報;2001年02期

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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8 馮維一;陳錢;何偉基;;基于小波稀疏的高光譜目標探測算法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學(激光)聯(lián)合學術‘13年會論文(摘要)集[C];2013年

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 賀智;改進的經(jīng)驗模態(tài)分解算法及其在高光譜圖像分類中的應用[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

4 魏然;基于成像機理分析的高光譜圖像信息恢復研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

5 葉珍;高光譜圖像特征提取與分類算法研究[D];西北工業(yè)大學;2015年

6 馮婕;基于軟計算和互信息理論的遙感圖像地物分類[D];西安電子科技大學;2014年

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9 周爽;蟻群算法在高光譜圖像降維和分類中的應用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

10 陳雨時;基于光譜特性的高光譜圖像壓縮方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2007年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 豐爍;高光譜圖像波段選取問題的改進算法研究[D];昆明理工大學;2015年

2 趙偉彥;果蔬干燥過程中的品質(zhì)無損檢測技術研究[D];江南大學;2015年

3 馬亞楠;果蔬中內(nèi)部害蟲的高光譜圖像檢測技術研究[D];江南大學;2015年

4 劉大洋;基于近紅外光譜和高光譜圖像技術無損識別獼猴桃膨大果[D];西北農(nóng)林科技大學;2015年

5 王坤;高光譜圖像異常目標檢測及光譜成像在偽裝評估方面的應用研究[D];南京理工大學;2015年

6 王啟聰;高光譜圖像分類的GPU并行優(yōu)化研究[D];南京理工大學;2015年

7 程凱;無先驗信息的高光譜圖像小目標檢測算法研究[D];蘇州大學;2015年

8 李秩期;基于高光譜及多信息融合的馬鈴薯外部缺陷無損檢測研究[D];寧夏大學;2015年

9 王健;基于高光譜圖像的馬鈴薯形狀及重量分類識別建模研究[D];寧夏大學;2015年

10 吳蓓芬;偏振高光譜圖像場景仿真及分類方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

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本文編號:914424

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