基于pca和神经网络的荞麦剥壳混合物识别

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1、基于PCA和神经网络的荞麦剥壳混合物识别吕少中杜文亮陈伟刘广硕张丽杰内蒙古农业大学机电工程学院内蒙古工业大学信息工程学院摘要：针对荞麦剥壳机调节运行参数时需要对出料口混合物中各种成分进行定量分析，而传统人工分析方法耗时且主观性强的问题，研究了一种基于主成分分析和BP神经网络的荞麦剥壳混合物识别方法。采集未剥壳荞麦、己剥壳完整荞麦米和破损荞麦米的图像，对图像进行预处理后，提取丫每个单独籽粒图像的12个颜色特征、10个形状特征和18个纹理特征。使用主成分分析法将40个特征参数映射为5个综合特征作为输入参数，构造了一个5-11-3结构

2、的单隐层BP神经网络对荞麦剥壳混合物进行识别，试验结果表明：该BP神经网络对未剥壳荞麦、已剥壳完整荞麦米和破损荞麦米的识别正确率分别为98%、90%和98%,平均正确率为95%,能够对荞麦剥壳混合物进行有效的识别。关键词：图像处理;荞麦;识别;主成分分析;神经网络;作者简介：吕少中（1972-）,男，内蒙古达拉特旗人，博士研究生，（E-mail）1szies@163.com。作者简介.•杜文亮（1957-）,男，内蒙古达拉特旗人，教授，博士生导师，（E-mail）duw!5711@vip.imau.edu.cn。收稿日期：201

3、6-12-29基金：国家自然科学基金项目（31260409）RecognitionofHulledBuckwheatMixtureBasedonPCAandBPNeuralNetworkLvShaozhongDuWenliangChenWeiLiuGuangshuoZhangLijieCollegeofMechanicalandElectricalEngineering，InnerMongoliaAgriculturalUniversity;CollegeofInformationEngineering,InnerMongoli

4、aUniversityofTechnology;Abstract：Aimingattheproblemthatthequantitativeanalysisofbuckwheatmixtureinbuckwheathuller’soutletwhenadjustingoperationparameter,traditionalmanualanalysismethodissubjectiveandconsumemoretime.AnovelrecognitionmethodbasedonPCAandBPneuralnetworkw

5、asstudied.Theimagesofunhulledbuckwheat,completebuckwheatkernelandbrokenbuckwheatkernelwerecaptured,subsequentlywerepreprocessed.12colorfeateurs,12shapefeaturesand18texturefeaturesoneachgrainwereextracted,the40featureparametersweremappedto5principalcomponentsbyprincip

6、alcomponentanalysis.ABPneuralnetworkwith5-11-3singlehiddenlayerstructurethatused5principalcomponentsasinputswasconstructed,whichwasusedtorecognizethebuckwheatmixture.Theresultsshowedthattherecognitionrateofunhulledbuckwheat,completebuckwheatkernelandbrokenbuckwheatwa

7、s98%，90%and98%,respectively,andtheaveragerecognitionratewas98%.Itisconcludedthatthismethodisaeffectivewaytorecognizebuckwheatmixture.Keyword：buckwheat;recognition;imageprocessing;principalcomponentanalysis;neuralnetwork;Received：2016-12-290引言目前，常用的荞麦剥壳方式是将荞麦放入平行的定砂盘和

8、动砂盘之间，通过搓擦原理将壳和仁分离［1］，总体的期望是剥壳机出料口混合物中未剥壳荞麦和碎荞麦米含量较少，而整米和半米含量较多。这种剥壳方式的剥壳效果受到砂盘间隙、砂盘相对转速及荞麦含水率等因素的影响较大。为了达到较好的剥壳效果，在剥壳机的运行过程中需要根据荞麦