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基于多传感器融合的鸡蛋裂纹系统性识别（Systematic Recognition Research of Egg Crack Based on Multi-sensor Fusion）
鸡蛋 裂纹 支持向量机 判别模型
2010/12/29
通过图像分析、敲击振动和电子鼻3种传感器分别输出与鸡蛋外部常规裂纹、外部细小裂纹和内部裂纹有关的无损检测参数并进行实验，设计一组针对鸡蛋裂纹程度的支持向量机判据。用该判据并结合实验数据构建一对多的支持向量数为4的鸡蛋裂纹判别模型。模型性能参数（模型拟合度为0.9735，收敛误差在0.0001以内）和验证性实验（对确定的5种裂纹状态判别准确率均可达90%）表明该模型具有可信的结构和较好的判别能力。
圆管表面斜裂纹应力强度因子和临界裂纹长度仿真分析（Simulation of Stress Intensity Factors and Critical Crack Length of Surface Oblique Crack on Round Tube）
表面斜裂纹 应力强度因子 临界裂纹长度 应变能密度
2010/12/28
针对圆管表面斜裂纹，建立基于弹性断裂理论和复变函数理论的计算模型。研究圆管表面斜裂纹发生扩展时临界状态所对应的应力强度因子和裂纹临界尺寸在各种相关因素影响下的变化规律。以I、II型复合裂纹为例，采用应变能密度理论对其进行了分析。对开裂角、裂纹所处角度及裂纹的几何尺寸等因素的影响进行仿真计算。得到裂纹所处角度对复合型裂纹两个应力强度因子影响的曲线，并对其影响的程度进行了比较。另外，对裂纹所处角度和开...
基于小波变换和BP神经网络的蛋壳破损检测（Crack Detection in Eggs with Multi-level Wavelet Transform and BP Neural Network）
鸡蛋 破损 检测
2009/5/22
提出了一种基于多层小波变换和纹理分析的蛋壳破损检测方法。该方法对获取的鸡蛋透射图像G分量在不同水平上进行小波分解，计算和分析各水平高频细节子图像的纹理特征参数，实验确定最有效的8个特征参数作为BP网络输入，建立结构为8—20—2的BP神经网络蛋壳破损分类模型。实验表明，该方法对无破损蛋、线状破损蛋、网状破损蛋和点状破损蛋的判别正确率分别为95%、90%、95%、80%，平均识别率为90%。