版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 成果详情

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
A method of Camellia fruit sorting based on multi-features identification in preference aiNet
作者:
李昕;陈泽君;李立君;谭季秋;吴发展
作者机构:
[谭季秋] 湖南工程学院机械工程学院
[陈泽君] 湖南省林业科学院
[李立君] 中南林业科技大学机电工程学院
株洲丰科林业装备科技有限责任公司
[李昕] 湖南工程学院机械工程学院<&wdkj&>湖南省林业科学院
语种:
中文
关键词:
分选;机器视觉;油茶果;人工免疫网络;多特征
关键词(英文):
sorting;machine-vision;Camellia fruit;aiNet;multi-features
期刊:
中国农机化学报
ISSN:
2095-5553
年:
2021
卷:
42
期:
09
页码:
187-194
基金类别:
国家重点研发计划项目(2016YFD0702100); 湖南省重点研发计划项目(2018NK2065);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
机电工程学院
摘要:
针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。
摘要(英文):
In order to solve the problem of low sorting efficiency after picking and shelling of Camellia fruits in machine-vision,the paper proposes a preference artificial immune network algorithm(aiNet)with multi-features,which applies the multi-objective optimization of artificial immune network and preference database to extract the multi-features in color and shape of Camellia objects to input into the immune network for simulation test.The test results show that the multi-features preference immune network proposed in this paper is feasible.The recognition rate of the network has reached 90%,and t...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com