本文關(guān)鍵詞：棉花異性纖維特征提取與計(jì)量方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：棉花中的異性纖維的種類與含量與棉制品的質(zhì)量息息相關(guān)。較早的異性纖維檢測(cè)與計(jì)量方法是手工挑揀和人工稱重。由于人眼的局限性，這種方法不能滿足日益提高的紡織品質(zhì)量要求。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展、多種機(jī)器識(shí)別和機(jī)器計(jì)量方法的出現(xiàn)，對(duì)異纖的處理效率有較大的提升，但由于異性纖維的比重各異,籠統(tǒng)的重量計(jì)量不能對(duì)異性纖維的危害程度給出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。 本研究選擇羽毛、麻繩、有色線、塑料片、頭發(fā)、丙綸絲和有色紙片七種典型的異性纖維作為研究對(duì)象，旨在融合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立起一個(gè)棉花異性纖維危害性評(píng)價(jià)模型，用以評(píng)價(jià)異纖的危害程度。主要研究?jī)?nèi)容有： 1、異性纖維圖像分割：利用基于小波變換的圖像分割方法經(jīng)過三次小波變換對(duì)通過圖像采集裝置采集的棉花圖像進(jìn)行圖像分割，，得到異性纖維目標(biāo)圖像； 2、異性纖維特征提取、分類識(shí)別和計(jì)量：對(duì)異性纖維的色彩、紋理、形狀特征進(jìn)行特征提取，形成有效的用以描述異纖目標(biāo)圖像的特征向量，再通過凝聚型層次聚類算法和窮舉法對(duì)提取的特征向量進(jìn)行優(yōu)化，選擇最優(yōu)特征向量。以最優(yōu)特征為指標(biāo)通過主成份分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)異性纖維進(jìn)行分類識(shí)別和計(jì)量。本方法對(duì)所研究的異性纖維的正確識(shí)別率皆為95%以上。 3、異性纖維危害性評(píng)價(jià)：建立基于種類和數(shù)量的異性纖維危害性評(píng)價(jià)模型，從各種異性纖維的數(shù)量得出異性纖維危害等級(jí)。該模型綜合考慮異性纖維種類、數(shù)量和危害等級(jí)，是較全面的棉花質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，從而克服現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)中重量指標(biāo)存在的對(duì)各種異性纖維同等對(duì)待的問題。 本研究對(duì)以后異性纖維剔除和降低異纖危害等研究具有一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：棉花 異性纖維 小波分析 主成分分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 危害評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.41;TS102.211
【目錄】：

• 中文摘要7-8
• Abstract8-9
• 1 引言9-19
• 1.1 研究目的意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 棉花異性纖維檢測(cè)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 棉花異性纖維圖像分割方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 棉花異性纖維圖像分類與計(jì)量方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容13-16
• 1.3.1 研究目標(biāo)13-14
• 1.3.2 擬解決的關(guān)鍵問題14
• 1.3.3 研究?jī)?nèi)容14-16
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線16-17
• 1.4.1 研究方法16
• 1.4.2 技術(shù)路線16-17
• 1.5 創(chuàng)新與特色17-19
• 2 棉花異性纖維圖像特征提取19-36
• 2.1 研究對(duì)象19
• 2.2 棉花異性纖維圖像處理19-23
• 2.2.1 機(jī)器視覺系統(tǒng)19-20
• 2.2.2 圖像分割20-23
• 2.3 棉花異性纖維圖像特征提取23-34
• 2.3.1 顏色特征提取23-27
• 2.3.2 紋理特征提取27-29
• 2.3.3 幾何直觀特征提取29-31
• 2.3.4 形狀特征提取31-34
• 2.4 特征選擇34-36
• 2.4.1 層次聚類法34
• 2.4.2 窮舉法降維34-36
• 3 分類識(shí)別36-54
• 3.1 主成份分析相關(guān)理論36-39
• 3.1.1 多元統(tǒng)計(jì)分析36-37
• 3.1.2 主成份分析37
• 3.1.3 主成份分析方法介紹37-39
• 3.1.4 主成份分析在 SPSS 中的操作39
• 3.2 主成分分析法確定綜合指標(biāo)39-47
• 3.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取39-40
• 3.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化40-42
• 3.2.3 相關(guān)性分析42
• 3.2.4 主成分分析42-47
• 3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論47-50
• 3.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47
• 3.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-48
• 3.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法48-49
• 3.3.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Matlab 語(yǔ)言的實(shí)現(xiàn)49-50
• 3.4 分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練50-54
• 3.4.1 輸入輸出數(shù)據(jù)的處理50-52
• 3.4.2 訓(xùn)練 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)52-53
• 3.4.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試53-54
• 4 棉花異性纖維危害評(píng)價(jià)54-66
• 4.1 異性纖維危害概況54
• 4.2 危害評(píng)價(jià)模型54-55
• 4.3 計(jì)量統(tǒng)計(jì)55-58
• 4.4 異性纖維危害程度分析58-66
• 4.4.1 危害程度考核方法58-59
• 4.4.2 線性回歸模型59-62
• 4.4.3 總危害量計(jì)算62-64
• 4.4.4 危害分檔64-66
• 5 結(jié)論與建議66-68
• 5.1 結(jié)論66
• 5.2 建議與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果73

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王t

本文編號(hào)：254348