基于振动及EEMD-CMAC算法的鸭蛋散黄在线检测

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针对鸭蛋长期存储以及运输过程中造成的散黄问题,构建一种基于振动信息的鸭蛋散黄在线检测流水线,可实现鸭蛋的自动触压和随动检测。通过磁致伸缩振子对鸭蛋扫频振动进行音频信息增强,对音频振动信号进行集合经验模态分解,并通过主成分分析进行降维提取主要特征,基于此,构建基于小脑神经网络的鸭蛋散黄检测模型。试验中,对320枚鸭蛋进行检测(训练集200枚,测试集120枚),结果表明,基于累积贡献率达98.14%的前5个主成分的鸭蛋散黄检测模型训练集和测试集识别率分别达98.66%和97.03%,每枚鸭蛋在线检测时间约1
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