基于動(dòng)態(tài)棉流的棉花異性纖維目標(biāo)特征選擇方法研究.pdf

1、棉花作為關(guān)系到國計(jì)民生的重要資源，在國民生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)中具有舉足輕重的地位，但由于我國棉花普遍采用手工采摘、露天攤曬、農(nóng)戶分散儲運(yùn)，因此，我國棉花加工中的異性纖維問題具有多樣性和復(fù)雜性。異性纖維在棉花中的含量雖然很少，一旦混入則會(huì)導(dǎo)致斷紗、有瑕疵使棉紡織能力下降，嚴(yán)重影響棉紗及紡織品的質(zhì)量。
　　 針對棉花異性纖維在線檢測存在的難題，以皮棉圖像中的棉花異性纖維目標(biāo)為研究對象，利用機(jī)器視覺技術(shù)、圖像處理技術(shù)和模式識別技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于

2、動(dòng)態(tài)棉流的棉花異性纖維檢測系統(tǒng)、研究了棉花異性纖維目標(biāo)特征選擇方法。本文主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新如下：
　　 (1)基于離散型粒子群優(yōu)化算法的棉花異性纖維目標(biāo)特征快速選擇方法研究。針對現(xiàn)有棉花異性纖維目標(biāo)特征選擇方法迭代次數(shù)多、速度慢等問題，提出了一種基于離散型粒子群優(yōu)化算法的棉花異性纖維目標(biāo)特征快速選擇方法。該方法使用離散型粒子群優(yōu)化算法作為特征選擇算法，采用動(dòng)態(tài)的參數(shù)對問題進(jìn)行求解，引入慣性權(quán)重系數(shù)和收縮因子控制粒子的速度，使算法

3、達(dá)到全局最優(yōu)解尋找和局部最優(yōu)尋找間的有效平衡，從而在較短時(shí)間內(nèi)選擇出用于目標(biāo)分類的最優(yōu)特征向量集；利用支持向量機(jī)算法作為分類器對最優(yōu)特征集進(jìn)行驗(yàn)證。將特征選擇后的最優(yōu)特征向量集用于目標(biāo)分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在目標(biāo)分類準(zhǔn)確率與其它算法相當(dāng)?shù)那闆r下，本方法的特征選擇速度更快。
　　 (2)基于動(dòng)態(tài)棉流的棉花異性纖維檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。為了更加符合實(shí)際生產(chǎn)中對異性纖維檢測的需求，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于動(dòng)態(tài)棉流的棉花異性纖維檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要