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基于机器视觉的鲜天麻分级及设备研究
文献摘要：
针对传统人工视觉对鲜天麻质量进行分级耗时长、效率低、经济性差等问题,提出了基于机器视觉的天麻自动分拣系统设计方法.引入基于思维进化算法优化BP神经网络(MEA-BP)的新鲜天麻质量预测模型,并在思维进化算法中获取较优的BP神经网络权值和阈值,用该神经网络进行天麻质量等级检测.实验结果表明:识别模型识别率为96％,准确率为89％.
文献关键词：
分选设备;思维进化算法;天麻
中图分类号：
作者姓名：
赵旭东;徐振南;胡益嘉;夏敏;谭超;杨琳琳
作者机构：
云南农业大学 机电工程学院, 昆明 650201;宜宾学院 过程分析与控制四川省高校重点实验室, 四川宜宾 644000
文献出处：
引用格式：
[1]赵旭东;徐振南;胡益嘉;夏敏;谭超;杨琳琳-.基于机器视觉的鲜天麻分级及设备研究)[J].农机化研究,2022(09):29-34
A类：
B类：
机器视觉,鲜天麻,传统人工,自动分拣系统,系统设计方法,于思,思维进化算法,算法优化,MEA,质量预测,权值,行天,质量等级,识别模型,模型识别,识别率,分选设备
AB值：
0.343129
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