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基于多特征降维的油茶果壳籽粒的分选识别
文献摘要：
针对目前株洲丰科林业装备有限公司智能–1型油茶脱壳机中分选识别系统存在的识别方法单一、受分选目标颜色影响大、自适应功能较差等问题,建立了基于多特征降维的油茶果壳籽粒的分选识别方法:提取油茶果壳籽粒的6维形态和颜色特征;根据这些特征的特性采用降维的方法,以保证算法的识别效率;将降维方法融入人工免疫网络算法中进行算法模型的辨识.选用颜色特征区分较明显的分别已晾晒3 d和12 d的油茶果进行采集分选,通过降维优化得到2分量、4分量与6分量的3 d晾晒样本识别率均值达70％、80％、90％;晾晒12 d的识别率均值达50％、60％、75％;晾晒3 d识别时间均值为60 ms、350 ms、450 ms;晾晒12 d的识别时间均值为80 ms、420 ms、480 ms.
文献关键词：
油茶果;分选;颜色特征;形态特征;多特征降维
中图分类号：
作者姓名：
李昕;陈泽君;李立君;谭季秋;吴发展
作者机构：
湖南工程学院机械工程学院,湖南 湘潭 411104;湖南省林业科学院,湖南 长沙 410004;中南林业科技大学机电工程学院,湖南长沙 410004;株洲丰科林业装备科技有限责任公司,湖南株洲 412000
文献出处：
引用格式：
[1]李昕;陈泽君;李立君;谭季秋;吴发展-.基于多特征降维的油茶果壳籽粒的分选识别)[J].湖南农业大学学报（自然科学版）,2022(04):501-506
A类：
多特征降维
B类：
油茶果壳,籽粒,分选识别,株洲,科林,林业,备有,脱壳机,识别系统,选目,适应功能,颜色特征,降维方法,人工免疫,网络算法,算法模型,特征区,晾晒,识别率,ms
AB值：
0.222215
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