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基于神经网络的蛋品破损检测  
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【作者】 闫长新;
【导师】 黄耀志;
【学位授予单位】 福州大学;
【学科专业名称】 机械制造及其自动化
【学位年度】 2002
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 福州大学
【网络出版投稿时间】 2002-03-27
【关键词】 蛋品破损检测; 模式识别; 多点激励; 信号处理; 神经网络;
【英文关键词】 Diagnosing of eggs’Dilapidation Situation; Mode Recognizing; Multi-dots Prompting; Signal Process; Neural Networks;
【中文摘要】 本文对蛋品生产中的蛋品破损检测过程的自动化进行了研究和探讨。将系统振 动模态和结构的关系以及神经网络在模式识别中的应用相结合,采用计算机来代替 人工完成蛋品模型的建立和分类实现。 论文首先阐述了当前我国禽蛋生产中蛋品破损检测的概况,然后确定了本文的 研究内容、方法和目的。本文制作了激励设备用于激励蛋品产生声音信号,提出根 据激励声音的频率成分不同的方法来识别蛋品。蛋品激励出的声音主要集中在低频 段,因此选择在低频段有好的频率响应特性的麦克风和放大电路;放大输出信号通 过A/D采集板变换成相应的电压数值信号送入计算机,对离散的信号数据进行傅立 叶变换得到它的频谱图和各频段能量分布图;而后将能量分布特征数据作为神经网 络的输入值,这样,好蛋和破损蛋的模型就建立起来。 笔者以VB6.0编程语言实现神经网络程序和界面设计,神经网络算法采用应用 ...
【英文摘要】 Abstract In this paper, the author researches the automatization of the diagnosing of egg's dilapidation situation in eggs production. The computer is substituted for human power to accomplish building the egg's module and its classifying by combining the relation of systems' vibration mode and its construction with application of the artificial neural networks in mode recognition. In this paper, the current situation of the diagnosing of egg's dilapidation during the egg p...

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导师:黄耀志    导师单位:福州大学    学位授予单位:福州大学
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