国家自然科学基金项目（31071578）
- 摘要 | |
- 访问统计 | |
- 相似文献 [20] | | |
- 文章评论
根据皮蛋蛋壳的声学特性，采用小波变换和BP神经网络相结合的处理方法，对皮蛋进行破损检测。首先对采集到的声音信号进行6层小波分解，计算每层分解信号的小波能量谱，构造小波能量谱分布的特征向量，然后将其作为神经网络的输入向量，基于MATLAB创建了网络结构为6-20-2的BP神经网络。检测结果表明，该方法对好壳皮蛋的识别率为88.5%，对损壳皮蛋的识别率为83.3%。
ThispaperpresentsamethodbasedonwaveletenergyspectrumandBPneutralnetwork todetectpreservedeggcracks.Firstly,theacousticresponsewascollectedanddecomposedinto6levels withwavelettransform.Thenthewaveletenergyspectrumwasextractedoneverylevel.Theeigenvectorbasedonwaveletpowerspectrum wasformed,whichwasusedastheinputofBPneutralnetwork. The6-20-2BPneutralnetworkwasbuiltbasedon MATLAB.Theexperimentalexampleachieveda crackdetectionrateof88.5% withnormal-shellpreservedeggs,and83.3% withcracked-shellpreservedeggs
引用本文
刘 龙,付美章,王树才.基于小波能量谱和BP神经网络的皮蛋破损检测[J].华中农业大学学报,2012,31(4):524-527
复制
文章指标
- 点击次数:1705
- 下载次数: 3752
- HTML阅读次数: 0
历史
- 收稿日期:2011-12-22
文章二维码
