基于专家系统的鸡蛋品质分级技术研究-机械设计及理论专业论文.docx

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基于专家系统的鸡蛋品质分级技术研究-机械设计及理论专业论文

StudyonClassifiedTechnologyforEggQualityBasedonExpertSystemAbstractEggappearanceparameterssuchasweightandsurfacecrackarethekey indexeswhichmeasuretheegg’Sexternalquality.弧ispapermakesuseoftheimage-processingtechnologytocollectparametersthroughanalyzingtheextemalappearancepictureoftheeggs,buildsupanexpertsystemtogradetheeggsbasedontheexternalappearancequality.田lemaincontentsareasfollows:Theexperimentdeviceisimprovedbasedontheoriginalexperiment.Throughadjustingtheparametersofthecameraandimageacquisitionsoftware,themoredearlyandlowerdistortionpicturesoftheeggsaregotten。Thecapturedeggimagesarepre-processedwiththeimage-processingtechnologytoextracttherelevantfeatureparameters,suchaseggshapeindex,weightandeggshellsurfacecrack.Onthebasisofthegroup’Sresearching,thetextcombinestheArtificialNeuralNetworktechnologyintoExpertSystembasedontheexternalappearancequalityaccordingtoeggsfeatureextractionandclassificationoftheindividualindicatorsalgorithmtheory.MakeuseofClanguagetocompiletheArtificialNeuralNetworkprocedure,thenmakeuseofsampledatatotrainnetwork,inordertobuilduptheknowledgedatabasethattheExpertsystemneeds.Finally,completethedesignoftheeggquali哆testingexpertsystem。BasedOilVisualC++6.0progrmnminglanguage,makeuseofprogrammingmethodwhichcatertoobjecttodesignaman-machineinterfaceofExpertSystemwhichbasedonNeuralNetwork。Thesystemiseasyfortheuserscarryouttheoperationofeggexternalqualityrating.Keywords:EggQuality,ArtificialNeuralNetwork,ExpertSystemMan—MachineInterfaceDirectedby:Prof.YUZhihongApplicantforMasterdegree:LIYang(MechanicalDesignandTheory)(CollegeofMachinery andElectricalEngineering,InnermongoliaAgricultmMUniversity,Hul氇ot010018,China)插图清单I.图1’前十位禽蛋生产大国2005年禽蛋产量对比。-。l2.图2机器视觉硬件系统示意图。53.图3图像采集软件界面64.图4不同光源下采集的鸡蛋图片75.图5专家系统结构图。86.图6神经元模型.1l7.图7S型函数128.图8前向网络.139.图9有反馈的前向网络.13lO.图lO层内有相互结合的前向网络1411.图1l相互结合型网络.1412.图12神经网络专家系统的基本结构图1913.图13通过知识.T程师获取知识2014.图14通过知识编辑器获取知识2015.图15多层前向BP网络..2216.图16三层神经网络结构2517.图17神经网络训练误差2518.图18神经网络训练流程图..2619.图19改动后的3层网络2720.图20新网络训练误差2

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