【摘 要】
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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
【机 构】
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河南工业大学信息科学与工程学院,河南工业大学电气工程学院
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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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