本發(fā)明特別涉及一種基于級聯(lián)森林和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的小麥粉筋度檢測方法,包括如下步驟:A、選取已知筋度的小麥粉作為樣本并分成訓練集和測試集;B、采集高光譜圖像;C、提取單波段圖;D、獲得圖像特征;E、將特征波長和圖像特征進行圖譜融合后作為特征值,將筋度標簽作為結(jié)果,代入級聯(lián)森林模型中進行訓練得到小麥粉筋度識別模型;F、將測試集代入訓練好的小麥粉筋度識別模型中進行測試,得到預測的筋度類別以及類別準確度。利用高光譜數(shù)據(jù)獲得光譜特征建立小麥粉筋度控制模型,繼而通過模型對輸入數(shù)據(jù)進行對比分析,快速無損識別出小麥粉的筋度,判別小麥粉筋度是否符合制作工藝要求檢測方法,該檢測方法適用性強、檢測精度高,能夠無損地實現(xiàn)小麥粉筋度檢測。
聲明:
“基于級聯(lián)森林和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的小麥粉筋度檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)