本文關(guān)鍵詞：基于GA-SVM模型的機(jī)采籽棉雜質(zhì)識(shí)別

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【摘要】：針對(duì)中國(guó)機(jī)采棉加工過(guò)程中混級(jí)混軋、缺乏棉花參數(shù)檢測(cè)的現(xiàn)狀,提出使用遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)的機(jī)采籽棉圖像分割、雜質(zhì)識(shí)別方法。在圖像分割階段,采用像素點(diǎn)鄰域的色調(diào)、飽和度、亮度顏色特征與平均亮度、平均對(duì)比度、平滑度、三階矩、一致性、熵等紋理特征構(gòu)建特征向量,使用最優(yōu)保留策略的遺傳算法優(yōu)化懲罰參數(shù)及核函數(shù)參數(shù),建立圖像分割SVM分類器;對(duì)雜質(zhì)識(shí)別過(guò)程,在計(jì)算標(biāo)記區(qū)域的顏色特征、紋理特征基礎(chǔ)上,增加面積、周長(zhǎng)、離心率、矩形度、形狀因子等形狀特征,使用遺傳算法建立雜質(zhì)識(shí)別SVM分類器。測(cè)試結(jié)果表明,該方法適用于邊緣對(duì)比度低、紋理信息豐富的機(jī)采籽棉含雜圖像分割,對(duì)雜質(zhì)的有效識(shí)別率為92.6%。該研究為棉花加工設(shè)備的參數(shù)優(yōu)化和國(guó)產(chǎn)采棉機(jī)的研制及優(yōu)化提供重要參考依據(jù)。
【作者單位】： 濟(jì)南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;齊魯工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分割 雜質(zhì) 遺傳算法 機(jī)采籽棉 SVM 識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51305164,51405194) 山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016GNC110025)
【分類號(hào)】：TS112;TP391.41
【正文快照】： 張成梁,李蕾,董全成,葛榮雨.基于GA-SVM模型的機(jī)采籽棉雜質(zhì)識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(24):189-196.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.24.025 http://www.tcsae.orgZhang Chengliang,Li Lei,Dong Quancheng,Ge Rongyu.Recognition for machine picking seed cotton impu

【相似文獻(xiàn)】

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9 帥永e，

本文編號(hào)：1125760