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浙大博士用人工智能技术挑西瓜!通过敲击声精准判断西瓜成熟度

19: 22

来源:南方都市报

Zheda博士使用人工智能技术来采摘西瓜!通过敲击声音来准确判断西瓜的成熟度夏天炎热,这是西瓜消费旺盛的季节。最近,浙江大学毛建华博士的毕业论文起火了。本文题为《西瓜成熟度和内部空心的声学检测技术及装置研究》,毛建华在测试中使用了人工智能算法模型,被网友称为“专业吃甜瓜”。

本文发表于2016年。论文表明,毛建华是博士。浙江大学生物系统工程与食品科学学院学生。他的研究方向是农业电气化和自动化。他介绍了该论文的研究意义,即中国是一个西瓜大国,但不是一个强大的出口国。西瓜质量参差不齐,这是出口量和出口价格低的主要原因。

毛建华认为,新的无损检测技术的发展,根据西瓜的分类成熟度,将有助于增加农民的收入,满足消费者的需求,也有助于提高中国西瓜的国际竞争力。

所谓的非破坏性测试是在不破坏水果的情况下进行测试。当果实成熟变化或有损害或疾病时,声学特征参数会发生变化。通过敲击水果产生的声音信号用于判断水果的成熟度,例如苹果,梨和芒果。学术界有一定的研究基础。

以前,听力方法是判断西瓜是否成熟的传统方法之一。西瓜的收获主要依靠瓜农的经验:手工制作的瓜皮,如果声音清脆,则是未成熟的瓜;如果声音很沉闷,那就是成熟的甜瓜或煮熟的甜瓜。然而,这种方法依赖于农民的经验,准确度低,可靠性差。

毛建华开发了一种声学检测装置,可以点击西瓜,收集声音信号并将其传送到计算机进行分析。通过这种方式,甜瓜的耳朵被麦克风取代,手被击球取代,决策和控制大脑分别被相应的硬件电路和分析软件取代,因此整个过程不依赖于关于人类的经验。

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毛建华开发的声学测试装置。

西瓜成熟度不同,瓜的硬度不同(成熟的西瓜蜜饯更柔软),敲击后声音不同。在实验中,毛建华使用了190个麒麟瓜样本,结合西瓜质量,共振频率,频率重心在指定频段等参数,建立了5个西瓜硬度预测模型。其中之一是应用于人工智能算法的遗传神经网络模型。

该模型中使用的神经网络有三层。毛建华以声学参数为输入,以西瓜坡度为目标输出。训练后,获得西瓜硬度的预测模型。在他的论文中,他指出该模型仅使用单因素建模预测,预测效果与初始参数的选择密切相关。虽然模型的整体性能略低于逐步线性回归模型和主成分回归模型,但它远远优于其他两种模型并具有一定的优势。

同时,毛建华还采用四种算法进行机器学习和模式识别,用于西瓜成熟度的分类和空心瓜的鉴定。成熟度分类中的声音特征参数是指定频带内频率的重心和指定频带内频率的平方的重心。除前两者外,空心瓜的鉴定参数也增加了能量比。

结果表明,一种称为LS-SVM的算法可以更好地区分未成熟甜瓜,成熟甜瓜和过熟甜瓜,模型集和预测集样本中的分类准确率超过70%。该算法在空心瓜的鉴定中也具有最佳性能,建模集和预测中的正确率达90%以上。

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LS-SVM算法区分未煮过的甜瓜,成熟的甜瓜和过熟的甜瓜。

南都记者冯群兴将军

作者:冯星

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