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文檔簡介
1、隨著我國工業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟增長,重金屬污染愈發(fā)嚴(yán)重,及時檢出重金屬含量對重金屬污染防治具有重要意義。當(dāng)前采用質(zhì)譜法、光譜法、生物法等檢測重金屬存在耗時較長、設(shè)備昂貴、操作復(fù)雜等不足。而采用紙基納米金進行重金屬檢測具有穩(wěn)定、精確、操作簡單的優(yōu)勢。因此,進行基于紙基納米金的重金屬檢測系統(tǒng)研究具有較高的實用價值,是對重金屬檢測技術(shù)的補充和發(fā)展。算法和軟件作為檢測系統(tǒng)的核心,其研究和設(shè)計具有重要的理論價值和應(yīng)用前景。
本論文針對檢測系統(tǒng)中
2、的算法和軟件進行了深入研究和詳細設(shè)計,解決了系統(tǒng)的核心問題。針對當(dāng)前需手動提取紙基納米金顏色特征值導(dǎo)致的低效和不穩(wěn)定,提出一種基于HSI顏色空間和種子區(qū)域生長(Seeded Region Growing,SRG)的兩階段圖像處理算法,實現(xiàn)紙基納米金顏色特征值的自動、精確和高通量提取。在提取的顏色特征值基礎(chǔ)上,采用支持向量回歸機(Support Vector Regression,SVR)模型實現(xiàn)精確濃度識別。最后在ARM11開發(fā)板上搭建
3、Linux系統(tǒng)環(huán)境,采用Qt-Creator編程實現(xiàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計。具體的,主要研究工作如下:
?、俑鶕?jù)紙基納米金的特點,設(shè)計了一種基于HSI顏色空間和SRG的兩階段圖像處理算法對紙基陣列顏色特征進行提取。在第一階段中將圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSI空間,在HSI空間中完成反應(yīng)點粗分割,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法進行圖像濾波,基于投影算法完成網(wǎng)格劃分。第二階段在第一階段基礎(chǔ)上,提出一種改進的SRG算法實現(xiàn)反應(yīng)點細分割,最后將提取到的顏色特征
4、值保存到色譜圖中;
②采用SVR模型對顏色特征值進行處理,分析特征量與濃度的關(guān)系,實現(xiàn)重金屬濃度識別。對實驗數(shù)據(jù)進行處理,選擇合適的訓(xùn)練集和測試集,以6-折交叉驗證法選取SVR模型中的最優(yōu)參數(shù),分別采用RBF核、Sigmod核、多項式核的軟ε-SVR和ν-SVR模型進行濃度識別,并與多項式非線性回歸識別和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別效果作對比,最終選取RBF核的ν-SVR模型作為濃度識別算法;
?、郯凑哲浖_發(fā)流程規(guī)范,對軟件需求
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