基于触觉的烟叶油分特征提取研究

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烤烟的油分等级判定对于烤烟分级具有重要生产意义,目前烟叶收购站主要的分级方式依然以人工为主,但这种分级方式效率不高,且高度依赖于分级人员的分级技术水平。尽管在科学研究范围内也有利用机器视觉、高光谱等技术进行烤烟油分判定的研究,但这些方式设备昂贵,对检测环境要求较高,目前还处于实验室研究阶段。因此,本文针对不同油分等级烤烟的分类问题,从烤烟表面触觉信息采集平台的制作、烤烟正反两个表面触觉信息特征的提取、训练样本特征数据集的选择、特征样本训练与分类等角度进行研究,探究利用触觉传感器进行烤烟油分等级判定的新方法,主要工作如下:(1)制作了一款仿生触觉传感器。利用三轴加速度传感器与压力传感器作为烤烟表面触觉信息感受器,并通过ANSYS分析软件对传感器安装块进行了静力学分析与随机振动分析,确定了在受到外力时,传感器安装块的受力敏感点,即应变与振动较大的区域,将三轴加速度传感器与压力传感器集成安装在传感器安装块的受力敏感点。(2)烤烟表面触觉信息的频谱分析。对采集到的烤烟表面振动加速度信息进行三维合成,并将合成后的加速度信号进行频谱分析。当初始正压力或滑动速度变大时,同一油分等级的烤烟,摩擦振动加速度的频谱幅值逐渐增大。当滑动速度增大时,在油分等级为“多”、“有”、“稍有”三个等级中,随着烤烟油分等级的降低,摩擦振动加速度的频谱幅值逐渐增大,在烤烟油分等级为“少”时,频谱幅值减小;对烤烟正反两个面的摩擦振动加速度频谱分析可知,反面烤烟的频谱幅值大于烤烟正面。对采集到的摩擦振动加速度信号提取时域、频域与时频域三个维度的特征共25个,通过相关分析可知,特征之间存在一定的相关性。(3)将烤烟表面触觉信息样本数据集中的80%作为训练数据集,其余的20%作为预测数据集,输入到SVM分类器模型中进行训练。利用烤烟正面触觉信息进行油分等级判定的分类结果中,初始正压力为300m N、滑动速度为20mm/s时,得到分类准确率最高为93.75%;利用烤烟反面的触觉信息进行油分等级判定的分类结果中,初始正压力为200m N,滑动速度为20mm/s与初始正压力为300m N,滑动速度为5mm/s时,得到分类准确率最高为93.75%。分类结果说明本文中制作的烤烟表面触觉信息采集装置可以用来对不同油分等级的烤烟进行区分,而且具有较好的分类准确率。(4)结合SVM分类器,对提取的25个烤烟表面振动加速度特征进行特征选择。首先通过RF算法计算各个特征的RF-Score值,利用RF-Score值对提取的烤烟表面振动加速度特征进行贡献度排序。将特征按贡献度大小依次输入到SVM分类器中,发现当分类器分类准确率最高时,特征子集的维度小于25,说明多余的特征对分类器的分类性能并无提高作用。因此本文提出了一种改进RF特征选择策略,即通过RF特征选择算法计算出各个特征的RF-Score,将特征按RF-Score的大小排序依次添加到特征子集中,若分类器分类准确率提高则保留该特征,若分类器分类准确率没有提高或降低则去除该特征。利用改进后的RF特征选择策略结合SVM分类器对特征子集进行筛选,选择出对分类器分类准确率有提高的特征为小波尺度熵E2、平均值、重心频率、小波尺度熵E6、鞘度、小波尺度熵E3,分类准确率为93.75%。结果表明改进RF特征选择策略选择出的最优特征子集可以在保持原有分类准确率的情况下,降低了特征子集的数据维度。
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