資料介紹
棉花雜質(zhì)檢測是棉花加工產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵步驟,直接影響棉花的質(zhì)量及價格。為,了有效地把雜質(zhì)從棉花中脫離出來,我們通過在YCbCr 顏色空間下,基于雜質(zhì)與棉花的色調(diào)信息差,提取二者的樣本,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練并輸出它的誤差,得到適應度函數(shù)并進行遺傳算法的選擇、交叉及變異操作,優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值、閾值,直至輸出誤差達到要求或達到預設(shè)迭代次數(shù)。最后我們根據(jù)所獲得的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值、閾值進行棉花圖像分割。在這個基礎(chǔ)上,對遺傳算法的選擇算子、交叉算子和變異算子進行改進。,分別對暗光、常光、強光3 種情況下的進行雜質(zhì)脫離,實驗表明,本方法可實現(xiàn)準確分割,檢測率達到92.3%。
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