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摘要:
针对目前小麦虫蚀粒检测工作强度大、检测速度慢及准确度低等缺点,给出了一种基于声学原理的小麦虫蚀粒检测方法。首先,利用自制声音信号采集装置采集小麦籽粒撞击金属靶子产生的超声信号;然后,进行预处理,对预处理后的信号进行傅里叶变换,提取相关特征;最后,以提取的特征作为BP神经网络的输入对虫蚀粒进行分类检测。对虫蚀粒和完善粒各30个样本的测试结果表明:这些声学特征对虫蚀粒正确检测率达到90%,完善小麦识别粒率为93%,对小麦总体的判别精度达到91.5%。
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文献信息
篇名 基于声学原理的小麦虫蚀粒检测方法研究
来源期刊 农机化研究 学科 农学
关键词 小麦 虫蚀粒 傅里叶变换 声学特征 BP神经网络
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 33-36
页数 4页 分类号 S477.6|S122
字数 2039字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨红卫 河南工业大学信息科学与工程学院 40 193 9.0 11.0
2 王爱民 河南工业大学电气工程学院 14 32 3.0 5.0
3 魏琳 河南工业大学信息科学与工程学院 15 16 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
小麦
虫蚀粒
傅里叶变换
声学特征
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
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39
总被引数(次)
94283
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