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棉花雜質(zhì)檢測是棉花加工產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵步驟，直接影響棉花的質(zhì)量及價格。為，了有效地把雜質(zhì)從棉花中脫離出來，我們通過在YCbCr 顏色空間下，基于雜質(zhì)與棉花的色調(diào)信息差，提取二者的樣本，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練并輸出它的誤差，得到適應(yīng)度函數(shù)并進行遺傳算法的選擇、交叉及變異操作，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值，直至輸出誤差達到要求或達到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)。最后我們根據(jù)所獲得的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值進行棉花圖像分割。在這個基礎(chǔ)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(zhì)脫離，實驗表明，本方法可實現(xiàn)準(zhǔn)確分割，檢測率達到92.3%。
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