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题名基于机器视觉的陈皮热泵干燥含水率预测模型研究
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作者
王雷
钟康生
郭小宝
盛斌
肖波
荆磊
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机构
湖北工业大学机械工程学院
湖北省农业机械工程研究设计院
杭州陈天科技发展有限公司
广东省现代农业装备研究所
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第7期97-103,共7页
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基金
广东省重点领域研发计划项目(2020B020225006)
广东省省级乡村振兴战略专项项目(2022KJ101)。
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文摘
为定量预测陈皮热泵干燥过程中含水率的变化,基于机器视觉技术提取陈皮干燥过程中的图像特征,建立含水率预测模型。采集不同干燥时期的陈皮图像,采用图像处理的方法对陈皮图像进行预处理操作,提取陈皮图像的6个颜色特征和6个纹理特征共计12个图像特征,分析特征参数和含水率变化关系,将相关图像特征作为模型的输入,陈皮的含水率作为模型的输出,分别建立基于BP神经网络和支持向量机的陈皮干燥含水率预测模型进行对比分析,得到不同干燥时期含水率最佳预测模型。结果表明,支持向量机的预测效果更好,准确率达到99.01%,均方误差达到0.006 5,模型运行稳定,含水率预测结果准确且快速,能够为陈皮干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。
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关键词
陈皮
热泵干燥
机器视觉
特征提取
含水率预测
支持向量机
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Keywords
dried tangerine peel
heat pump drying
machine vision
feature extraction
moisture content prediction
support vector machine
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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