[发明专利]一种稻米加工在线工艺检测方法有效
| 申请号： | 201911406271.6 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN110782025B | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 蒋志荣 | 申请（专利权）人： | 长沙荣业智能制造有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周长清 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市望城*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种稻米加工在线工艺检测方法，其步骤包括：步骤S1：构建一个基于机器视觉的人工神经网络系统；所述人工神经网络系统包括输入层、隐藏层、输出层，第一层为输入层，每一个输入向量占用一个神经元；最后一层为输出层；步骤S2：基于机器视觉采集到的图像信息作为人工神经网络系统的输入向量；步骤S3：经人工神经网络系统最后一层输出后，先以隶属度函数对每个对象模糊化，最后通过硬极性函数进行判别，完成解模糊；步骤S4：使用实物样本对人工神经网络系统进行训练；步骤S5：完成神经网络的训练，上线使用。本发明具有原理简单、容易实现、检测精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 稻米 加工 在线 工艺 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种稻米加工在线工艺检测方法，其特征在于，步骤包括：/n步骤S1：构建一个基于机器视觉的人工神经网络系统；/n所述人工神经网络系统包括输入层、隐藏层、输出层，第一层为输入层，每一个输入向量占用一个神经元；最后一层为输出层；所述隐藏层的前一部分为卷积神经网络，后一部分为BP反馈神经网络；所述隐藏层的组成是：整个人工神经网络系统的第二层与第三层为神经网络的卷积层，使用S函数作为激活函数，以f(x)=X³+b作为过滤函数；第四层与第五层为神经网络的池化层，使用S函数作为激活函数，对检测对象的特征空间进行降维；第六层至第十层为BP层，运用反馈算法实现神经网络训练的有监督学习，使用变形的L函数作为激活函数，L函数的变形规则为，f(x)=aX+b，当X>0时，a=3,当X<0时，a=0.2；/n步骤S2：基于机器视觉采集到的稻米图像信息作为人工神经网络系统的输入向量；/n步骤S3：经人工神经网络系统最后一层输出后，先以隶属度函数对每个对象模糊化，最后通过硬极性函数进行判别，完成解模糊；/n步骤S4：使用稻米的实物样本对人工神经网络系统进行训练；/n步骤S5：完成神经网络的训练，上线使用。/n
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