期刊文章详细信息
基于多传感器信息融合的白芨霉变快速检测方法研究
Study of Blettlla Striata Moldy Status Rapid Detection Based on Multi-Sensor Information Fusion
文献类型:期刊文章
NING Jingyuan;ZHANG Feixiang;CHEN Jiaqi;LIU Yi;ZHU Bowei;MAO Xinyi;XIANG Bin;GAO Yuanyuan;YI Xiaomei;HUI Guohua;ZHOU Houkui;LI Jian(School of Information Engineering,Key Laboratory of Forestry Sensing Technology and Intelligent Equipment of Department of Forestry,Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology of Zhejiang Province,Zhejiang A&F University,Hangzhou 311300,China)
机构地区:[1]浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室,浙江省林业智能监测重点实验室,杭州311300
基 金:国家自然科学基金项目(U1709212);浙江科技厅公益项目(2019C02075,LGG18F030012,LGG19F010012);浙江省自然科学基金项目(LY19F030023,LY19F020048);国家级大学生创新创业训练项目;浙江省新苗计划项目;浙江农林大学本科生创新项目。
年 份:2020
卷 号:33
期 号:5
起止页码:650-654
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:探索了一种基于多传感器融合感知的白芨霉变快速检测系统,采用多个气体传感器构建检测阵列,并建立了适用于白芨霉变快速检测的非线性信号分析模型,探索多传感器检测特征信息之间的耦合机制,采用构建检测系统实验检测了不同霉变程度的白芨样品,建立起白芨霉变快速检测模型,拟合参数表明该模型具有较好的拟合精度。验证实验证明本研究所建立的白芨霉变快速感知模型可以满足白芨霉变快速检测的需要。
关 键 词:多传感器 白芨 快速无损检测 感知 融合
分 类 号:TP393]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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