【摘 要】
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为了提高鸡蛋新鲜度检测的准确率和稳定性,应用多信息融合技术,通过BP神经网络将机器视觉和光照度两种传感器采集到的信息在特征层进行融合,构建了鸡蛋新鲜度融合模型.在模型
【机 构】
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河南科技大学机电工程学院,河南洛阳,471003
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为了提高鸡蛋新鲜度检测的准确率和稳定性,应用多信息融合技术,通过BP神经网络将机器视觉和光照度两种传感器采集到的信息在特征层进行融合,构建了鸡蛋新鲜度融合模型.在模型的建立过程中,分别选取蛋黄与整蛋面积比值和鸡蛋透光度作为特征参数,建立这两个特征量与新鲜度的关系模型.经检验,通过该方法对鸡蛋新鲜度识别的准确率为92.5％.验证试验结果表明:基于机器视觉和光照度的多传感器融合技术检测鸡蛋新鲜度是可行的,检测结果的准确性和稳定性相对于单个模型有明显的提高.
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