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基于动态棉流的棉花异性纤维目标特征选择方法研究

作　者: 李恒斌
导　师: 王金星; 李道亮
学　校: 山东农业大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 棉花异性纤维 自动视觉检测 特征选择 粒子群优化算法 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


棉花作为关系到国计民生的重要资源，在国民生产经济中具有举足轻重的地位，但由于我国棉花普遍采用手工采摘、露天摊晒、农户分散储运，因此，我国棉花加工中的异性纤维问题具有多样性和复杂性。异性纤维在棉花中的含量虽然很少，一旦混入则会导致断纱、有瑕疵使棉纺织能力下降，严重影响棉纱及纺织品的质量。针对棉花异性纤维在线检测存在的难题，以皮棉图像中的棉花异性纤维目标为研究对象，利用机器视觉技术、图像处理技术和模式识别技术，设计实现了基于动态棉流的棉花异性纤维检测系统、研究了棉花异性纤维目标特征选择方法。本文主要研究内容与创新如下：（1）基于离散型粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法研究。针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题，提出了一种基于离散型粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法。该方法使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法，采用动态的参数对问题进行求解，引入惯性权重系数和收缩因子控制粒子的速度，使算法达到全局最优解寻找和局部最优寻找间的有效平衡，从而在较短时间内选择出用于目标分类的最优特征向量集；利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证。将特征选择后的最优特征向量集用于目标分类，实验结果表明，在目标分类准确率与其它算法相当的情况下，本方法的特征选择速度更快。（2）基于动态棉流的棉花异性纤维检测系统的设计与实现。为了更加符合实际生产中对异性纤维检测的需求，设计实现了基于动态棉流的棉花异性纤维检测系统。该系统主要包括皮棉开松机、梳棉风机、输棉管道、图像采集装置、集棉箱、电器柜和工控机7个部分,实验中的皮棉通过气流传送，由梳棉风机提供动力，提高了棉花异性纤维检测的效率；皮棉开松机采用创新的齿条滚筒设计，避免了对棉花纤维的损伤，且使异性纤维尽可能的全部暴露在棉花的表面，有利于棉花异性纤维的检测、识别和计量。通过在该系统上的大量实验表明，基于动态棉流的棉花异性纤维检测系统能够满足对棉花动态检测的需求。

全文目录


中文摘要  6-7
Abstract  7-8
1 引言  8-17
  1.1 研究目的与意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-14
    1.2.1 机器视觉及其应用研究现状  9-10
    1.2.2 棉花异性纤维目标特征选择方法研究现状  10-12
    1.2.3 棉花异性纤维目标特征分类方法研究现状  12-14
  1.3 研究目标与研究内容  14-15
    1.3.1 研究目标  14
    1.3.2 研究内容  14-15
  1.4 研究方法与技术路线  15
    1.4.1 研究方法  15
    1.4.2 技术路线  15
  1.5 特色与创新  15-17
2 棉花异性纤维目标特征选择方法  17-27
  2.1 引言  17-18
  2.2 特征选择的主要方法  18-19
  2.3 棉花异性纤维目标特征提取方法  19-21
    2.3.1 颜色特征的提取  19-20
    2.3.2 形状特征的提取  20-21
    2.3.3 纹理特征的提取  21
  2.4 基于动态棉流的棉花异性纤维特征选择方法  21-25
    2.4.1 棉花异性纤维目标特征预处理及特征提取  22-23
    2.4.2 基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征选择方法  23-24
    2.4.3 适应度函数  24
    2.4.4 支持向量机分类识别  24
    2.4.5 基于粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法流程  24-25
  2.5 实验结果与讨论  25-27
3 棉花异性纤维目标分类方法研究  27-31
  3.1 引言  27
  3.2 支持向量机算法理论  27-29
  3.3 目标分类  29-31
    3.3.1 支持向量机分类算法的核函数  29
    3.3.2 目标分类方法  29-31
4 基于动态棉流的棉花异性纤维检测系统与特征选择系统的设计与实现  31-43
  4.1 引言  31-33
  4.2 基于动态棉流的棉花异性纤维检测系统的配置  33-39
    4.2.1 棉花异性纤维检测系统结构  33-34
    4.2.2 皮棉开松装置  34-36
    4.2.3 图像采集装置  36-38
    4.2.4 其他硬件部分  38-39
  4.3 棉花异性纤维特征选择系统设计与实现  39-41
    4.3.1 参数设置  40
    4.3.2 图像处理  40
    4.3.3 图像分析  40-41
    4.3.4 系统运行效果  41
  4.4 系统优点  41-43
5 结论与展望  43-45
  5.1 研究结论  43-44
  5.2 研究展望  44-45
参考文献  45-51
致谢  51-52
攻读硕士学位期间发表论文情况  52

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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