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棉花雜質檢測是棉花加工產業(yè)的關鍵步驟，直接影響棉花的質量及價格。為，了有效地把雜質從棉花中脫離出來，我們通過在YCbCr 顏色空間下，基于雜質與棉花的色調信息差，提取二者的樣本，采用BP 神經網絡進行訓練并輸出它的誤差，得到適應度函數并進行遺傳算法的選擇、交叉及變異操作，優(yōu)化神經網絡權值、閾值，直至輸出誤差達到要求或達到預設迭代次數。最后我們根據所獲得的BP 神經網絡權值、閾值進行棉花圖像分割。在這個基礎上，對遺傳算法的選擇算子、交叉算子和變異算子進行改進。，分別對暗光、常光、強光3 種情況下的進行雜質脫離，實驗表明，本方法可實現準確分割，檢測率達到92.3%。
檢測算法
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