【摘 要】
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玉米的应力裂纹率是评价玉米品质的重要指标,直接影响玉米等级的评定。本文的目的是实现玉米应力裂纹的快速检测。本文分析了利用籽粒声学特性和计算机视觉技术检测玉米应力
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玉米的应力裂纹率是评价玉米品质的重要指标,直接影响玉米等级的评定。本文的目的是实现玉米应力裂纹的快速检测。本文分析了利用籽粒声学特性和计算机视觉技术检测玉米应力裂纹的原理,设计了籽粒撞击试验装置和图像采集装置,并优化了撞击试验参数,确定了最佳照明方式。将籽粒分别对玻璃板、黄铜板和不锈钢板进行撞击试验。对采集的籽粒撞击声音信号进行滤波、端点检测、傅立叶变换和功率谱估计等处理后,在时域、频域和倒谱域对信号进行分析,提取可以区分完好籽粒和裂纹籽粒的特征参数,包括信号强度、信号能量、功率谱峰值、功率谱x轴质心、功率谱y轴质心和梅尔频率倒谱系数等。在模式识别阶段,利用BP神经网络对时域和频域特征参数进行识别,利用DTW算法和HMM算法对倒谱域特征参数进行识别。通过比较发现:采用玻璃板进行试验,利用DTW算法对梅尔频率倒谱系数进行识别时,分类效果最佳,其区分完好籽粒和裂纹籽粒的准确率为88.5%。利用图像采集装置采集玉米图像,经过图像分割、边缘检测、裂纹图像提取等处理后,统计出裂纹条数,图像识别的准确率为94%。本文还对声学分析和图像分析的结果进行了比较。
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