摘要
本发明涉及一种云烟87鲜烟叶氯含量无损检测方法及系统,属于鲜烟叶氯含量无损检测领域。所述方法,采用烟叶叶片RGB颜色空间叶色偏态参数体系作为输入因子,分别运用多元逐步回归及反向传递神经网络BPNN两种方法构建烟叶颜色表型参数—氯含量拟合模型,实现对烟叶氯含量无损检测;并基于方法流程,采用Matlab软件固化形成云烟87鲜烟叶氯含量无损检测系统。本发明采用数码相机即可完成图像采集;能够对叶色状态进行更为精准的定量描述,并能够较为准确地对解释颜色参数与叶色表型变化的生理学意义;实现了建模快速、应用轻便、无需联网,可在嵌入式设备上应用。
技术关键词
无损检测方法
烟叶叶片
多元逐步回归
烟叶颜色
便携式叶片
无损检测系统
模型拓扑结构
SPSS软件
图像采集箱
参数
数码相机摄像头
烟叶样品
最佳拓扑结构
鲜烟叶
因子
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无损检测方法
回波
网络
训练深度学习模型
无腐蚀
二氧化碳排放量
车辆行驶数据
多元逐步回归
车辆比
速度预测模型
监督学习模型
变分自动编码器
检测农作物叶片
无损检测方法
框架