基于深度学习的籽棉地膜分拣系统研究

发布时间：2024-06-14 00:54

　　我国是棉花生产消费大国,而新疆作为我国主要产棉省份,其棉花的产量和质量对我国棉纺加工行业的健康发展起着关键作用。新疆大规模应用膜下滴灌技术,该方法能够节省灌溉用水,提升肥料利用率,提高棉花产量,然而在机械采收过程中大量的残留地膜会混入籽棉,如果不能及时处理,将会严重影响后续的棉花加工,降低棉纺织品的质量。地膜无色透明且无荧光效应,常规方法很难识别。本文为基于深度学习的籽棉地膜分拣系统研究,提出了一种堆叠自适应加权自动编码器和极限学习机结合的籽棉地膜识别算法。主要的研究内容和成果如下:1.设计了一套籽棉地膜分拣系统,包括籽棉开松装置、地膜检测装置和地膜剔除装置三部分。籽棉开松装置的作用是将棉团打散,方便后续检测识别。地膜检测装置由高光谱图像采集模块和籽棉地膜识别算法模块构成,作用是实现籽棉地膜的识别分类。地膜剔除装置的作用是及时将识别出的地膜剔除。2.归纳了高光谱图像处理中常用的降维和分类方法,采集籽棉地膜高光谱图像(1000-2500nm)样本,分析了光谱特征,预设了分类的类别数(4类:背景、背景上的地膜、籽棉、籽棉上的地膜)。阐述了自动编码器和极限学习机的基本原理,提出了一种自适应加...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-2地膜与籽棉的实物图像

11且由于连续的窄波段成像，相邻波段数据之间信息之间会存在冗余；最后高光谱图像数据中含有大量噪声，数据的信噪比较低，数据呈现出非线性特征[39]。3.2高光谱图像采集和预处理为了制作样本集，需要采集籽棉地膜的高光谱图像。收集了大约10kg来自新疆阿克苏地区的机采籽棉，原料来自于新....

图4-13VW-AE的迭代损失函数曲线

35图4-13VW-AE的迭代损失函数曲线Fig.4-13IterativelossfunctioncurveofVW-AE最后，利用VW-SAE提取36维高阶特征，并将其作为ELM的输入。表4-3列出了基于VW-SAE和传统mRMR算法提取的高光谱图像特征作为GWO-ELM输入....

图4-14光谱反射曲线

36表4-4不同隐含层节点数的ELM分类结果Table4-4.CLASSIFICATIONRESULTSOFTHEDIFFERENTNUMBEROFHIDDENNODESOFTHEELM隐含层节点数101420背景0.96520.99440.9835背景上的膜0.79950.86....

图4-15基于伪彩色地

39(a)原始图片(b)标记图片(c)VW-SAE+GWO-ELM(d)VW-SAE+ANN(e)SAE+GWO-ELM(f)SAE+ANN(g)GWO-ELM(h)ANN图4-15基于伪彩色地图的模型分类结果Fig.4-15Classificationresultsforeac....

本文编号：3993902