徐英[1]（2021）在《提高鸣龙镇蚕茧质量的措施探讨》文中研究表明鸣龙镇地处西充南部盐亭三县交界处,有其独特的地理位置优势,栽桑养蚕已有400多年的历史,是西充县蚕桑生产基地之一。全镇现有桑园约1 000亩（66.7hm2）,蚕桑生产基地村3个,其中县级蚕桑基地村1个,蚕桑综合生产值突破2 000万元,为鸣龙镇经济的发展、农民增收做出了较大贡献。但是,与优质茧蚕区相比,鸣龙镇蚕茧质量有待提高,蚕茧质量已经严重制约了鸣龙蚕桑产业可持续发展。提高蚕茧质量是鸣龙蚕桑产业稳定发展的关键。现针对鸣龙镇蚕茧质量基础,提出产业发展对策。
刘莫尘[2]（2019）在《基于机器视觉和卷积神经网络的方格蔟蚕茧分类算法研究》文中认为中国的蚕桑产业有着5000多年的悠久历史,是中国经济的重要支柱,在全世界具有至关重要的位置。21世纪以来,为了促进蚕桑和丝绸产业的发展,国家引导桑蚕产业不断提高机械化和智能化,提高产品质量和技术竞争力。我国蚕桑业大面积使用纸质方格蔟营茧,缫丝前实现方格蔟内下茧剔除和蚕茧自动采摘,是提高缫丝质量和产量的关键。本课题将机器视觉和卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）应用于蚕茧的分割、定位及分类中,为方格蔟蚕茧采收和筛选提供了理论依据和技术支撑。本文的主要研究工作如下:（1）研究基于FCM（Fuzzy C-means）聚类的方格蔟蚕茧分割与定位算法。通过FCM聚类、阈值分割、形态学处理及面积阈值滤波对方格蔟图像进行处理,完成复杂背景下方格蔟与蚕茧的图像分割,克服了茧衣对方格蔟蚕茧分割的不利影响。提出蚕茧视觉测量及定位算法,通过相机标定及多点均值算法,对蚕茧进行定位,为采茧机提供精确的蚕茧中心位置坐标。通过直角坐标自动采茧机对方格蔟蚕茧进行分割与定位试验,蚕茧分割平均识别率为96.88%,蚕茧位置坐标最大定位误差为4 mm,满足蚕茧采摘机械进行蚕茧定位采摘的精度要求。（2）基于HSV颜色空间进行蚕茧图像特征分析并提出了基于颜色直方图和面积阈值的黄斑茧检测算法。将蚕茧的原始图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间并建立蚕茧的HSV颜色直方图。分析了方格蔟内各类下茧与上车茧在HSV颜色直方图的各分量差异,除黄斑茧以外,薄皮茧、瘪茧、双宫茧、口茧、油茧和霉茧等其他下茧仅根据颜色占比不能与上车茧有效区分,分类算法需要对颜色占比、颜色分布、面积阈值及边缘特征等多样化特征进行提取才能对上车茧和下茧有效分类。针对黄斑茧提出了基于颜色直方图和面积阈值的算法,将Hm-S2分量在H3、H4、H5的像素比例量值总和与黄斑颜色阈值比例T的大小关系作为判定标准。对算法进行试验,得到方格蔟黄斑茧的平均检出率为80.7%。（3）基于迁移学习和浅层激活特征可视化构建CNN蚕茧分类模型。CNN模型可以通过多层卷积运算有效提取不同种类蚕茧的颜色特征和边缘特征信息,并能获取图像的细微差别,因此能够实现对方格蔟内上车茧和各类下茧的有效分类。使用蚕茧样本集对AlexNet和VGG-19进行迁移学习,将源领域（ImageNet）训练样本获得的权值参数作为模型的初始值,根据蚕茧样本的目标任务对模型进行参数的微调。训练中采用逐层反向传播算法、带动量的随机梯度下降算法和2L正则化等训练策略。由训练结果可知,AlexNet和VGG-19对上车茧和下茧均能进行有效的分类:AlexNet和VGG-19对上车茧的分类正确率（TPR）均为98.3%;对于下茧的检出率VGG-19为81.5%,AlexNet为69.1%;MCC系数分别为81.2%和73.0%,VGG-19分类准确率高出8.2个百分点。进一步对浅层卷积核激活特征进行可视化分析,AlexNet的浅层卷积层中存在多个不能激活图像特征的卷积核,VGG-19的浅层卷积层中所有卷积核均能够不同程度的激活图像特征,并且所激活的颜色和边缘特征对原图的表达力更强。可视化结果表明小尺寸和小步长的卷积核提取的蚕茧颜色和边缘特征更丰富,故VGG-19更适合作为蚕茧分类的模型。（4）利用数据增强和贝叶斯超参数优化算法,提升CNN模型的蚕茧分类性能。结合蚕茧图像特点和不同数据增强方式的试验分析结果,分别找出适合上车茧和下茧的数据增强方式,扩充样本集数量并缓解类不平衡问题。数据增强后共有上车茧样本8421个、下茧样本2152个,多数类和少数类比值降到了3.91:1。对初始学习速率η、SGD算法中的动量参数v和L2正则化系数α等超参数进行了寻优。根据贝叶斯原理,选择验证集误差作为目标函数,将高斯过程分布作为目标函数的先验分布,确定EI采集函数,将先验分布与样本信息综合,求得目标函数的后验分布,利用后验信息确定超参数的最优值。为了避免在贝叶斯优化过程中陷入局部最小值区域,通过增加方差判据,对EI采集函数进行了优化。使用数据增强样本集和贝叶斯算法优化后的超参数对VGG-19模型训练,验证集分类的整体准确率为97.1%,对下茧的检出率（TNR）为96.1%,对上车茧的分类正确率（TPR）为99.8%。在泛化试验中,对下茧的检出率（TNR）为98%,对上车茧的分类正确率（TPR）为92.3%。对比原数据集训练的模型和非最优超参数的模型,优化后模型验证集和泛化性试验各训练指标均有提高,满足缫丝生产对蚕茧质量的要求,可见本文采用的数据增强方式和超参数优化算法,有效提高了CNN模型对蚕茧分类的准确率和泛化性。
赵毅[3]（2017）在《浅谈影响蚕茧质量的因素及对策》文中进行了进一步梳理栽桑养蚕的最终目的是获取优质、高产的蚕茧,为缫丝工业提供优质的原料,同时,蚕茧质量的好坏又直接关系着蚕农的收益,影响蚕桑产业的可持续发展,所以,蚕茧质量对蚕桑丝绸行业发展至关重要。为提高蚕茧质量,促进蚕桑产业持续、健康发展,须进一步分析影响蚕茧质量的因素,根据存在的问题,采取相应的对策和措施。笔者根据多年的生产实践,重点分析了上蔟和采茧售茧环节影响蚕茧质量的因素,提出了提高蚕茧质量的对策和建议。
赵永刚,顾光银,崔虹,张明[4]（2017）在《浅谈提高茧丝质量的对策》文中指出从蚕种品质不良、桑叶品质不佳、饲养管理水平低、蔟具落后及蔟中管理技术到位率低、蚕茧交售及收烘管理水平差、行业内部整合不力、烘灶设施落后、制丝工艺技术落后等方面剖析了影响茧丝质量的主要因素,并提出了转型升级、联动发展,良种布局、良性发展,强化服务、创新发展,规范技术、科学管理等提高茧丝质量的对策,旨在提升茧丝绸产品的国际竞争力和稳定蚕桑产业。
余晓红,张海清,程学文,王佛桑[5]（2017）在《提高鲜茧质量的几项主要措施》文中进行了进一步梳理该文通过对影响蚕茧质量主要因素的分析,提出了饲养优良合格蚕种、加强严格消毒防病、注重大蚕良桑饱食、严把上蔟和蔟中关、适期采茧分类出售等提高鲜茧质量的几项主要措施和发挥市场主体引导、建立利益联结机制、规范产业市场秩序等提高蚕茧质量的环境条件。
康开军[6]（2016）在《提高西充蚕茧质量的建议》文中认为西充县具有4000多年栽桑养蚕、缫丝制绸的悠久历史,是四川省蚕桑生产基地县。全县现有桑园7333hm2（合11万亩）,蚕桑生产基地乡镇21个,其中市级蚕桑基地乡镇9个,县级蚕桑基地乡镇12个,仁和双洛乡蚕桑示范区在2013年被命名为四川省现代农业（蚕桑）万亩示范区。全县有缫丝企业1个,织绸企业52户,蚕桑丝绸及综合产值突破2亿元,为县域经济发展,农民增收
姚家文,郑文霞[7]（2015）在《提高蚕茧质量 促进产业发展》文中研究指明叙述了歙县茧丝绸产业现状,并在归纳分析影响蚕茧质量主要因素的基础上,提出了促进蚕茧质量提高、推动歙县茧丝绸产业持续健康发展的措施,即加强宣传和引导,增强蚕农质量意识;顺应环境气候特点,选用适宜的桑、蚕品种;加强桑园管理,提高桑叶质量;优化养蚕布局,减少蚕病发生;精心饲养家蚕,增强家蚕体质;选用优良蔟具,加强蔟中管理;规范收购秩序,做好收烘管理。
查文波[8]（2013）在《陆良蚕茧质量下滑原因及对策》文中提出陆良是云南最大的蚕桑基地,有深厚的产业基础和蚕桑传统,蚕茧产量、质量、亩桑效益等指标一直以来居全省领先、全国知名的地位。但近年来蚕茧质量每况愈下,严重影响到了蚕桑产业的健康发展,尽快提高蚕茧质量,把陆良打造成真正的优质蚕茧基地刻不容缓。
魏建敏[9]（2011）在《浅析黄斑茧产生原因与防止》文中提出随着社会主义市场经济的不断发展,茧丝绸要立于不败之地必须生产出高档次的丝绸产品。丝绸以蚕茧为基础。因此提高原料茧的质量极为重要,要提高蚕茧质量就必须探讨如何减少下足茧的问题,目前我市下足茧占15%～20%,有的季节超过20%以上,在这些下足茧中黄斑茧又占50%～60%,大大影响了蚕茧质量和经济效益。因此,防
俞学良[10]（2010）在《影响蚕茧质量的原因及对策》文中提出蚕茧是丝绸生产的必需原料,蚕茧质量的优劣,直接影响到丝绸质量的优劣。由此可见,蚕茧质量的高低,关系到蚕业生产经济效益的高低,关系到整个茧丝绸行业的生存与发展。云南省蚕业生产历史悠久,发展速度快,截止到2009年底,蚕茧产量位居全国第6位,达57.5万t,但每公顷桑产茧仅为375kg。在2000年以前,云南省蚕茧总体质量好,特别是曲靖、楚雄等地,蚕茧上车率、茧层率高,在缫丝
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 课题来源 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 蚕茧检测的国内外研究现状 |
| 1.2.2 CNN的国内外研究现状 |
| 1.2.3 方格蔟蚕茧分类检测存在的问题 |
| 1.3 蚕茧的分类及标准 |
| 1.4 分类的评价指标 |
| 1.4.1 混淆矩阵 |
| 1.4.2 MCC相关系数 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 技术路线 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 小结 |
| 2 基于FCM聚类的方格蔟蚕茧分割与定位 |
| 2.1 基于FCM聚类算法的方格蔟分割 |
| 2.1.1 方格蔟图像的灰度化预处理 |
| 2.1.2 基于Otsu阈值的蚕茧初步分割 |
| 2.1.3 方格蔟的FCM聚类分割及蚕茧轮廓提取 |
| 2.1.4 方格蔟的形态学处理 |
| 2.1.5 基于面积阈值的蚕茧提取 |
| 2.2 方格蔟蚕茧视觉测量及定位算法 |
| 2.2.1 单目二维视觉测量坐标系的标定与转换 |
| 2.2.2 方格蔟蚕茧的定位算法 |
| 2.3 方格蔟蚕茧识别与定位试验 |
| 2.3.1 试验设备与材料 |
| 2.3.2 蚕茧分割准确率及定位精度试验结果 |
| 2.3.3 蚕茧采摘试验结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于HSV模型的蚕茧图像特征分析及黄斑茧检测 |
| 3.1 蚕茧颜色直方图的颜色空间选择 |
| 3.2 RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换 |
| 3.3 蚕茧HSV颜色空间的均匀量化 |
| 3.4 基于颜色直方图的蚕茧图像特征分析 |
| 3.5 基于颜色直方图和面积阈值的黄斑蚕茧检测 |
| 3.6 黄斑蚕茧检测试验 |
| 3.6.1 试验设备与材料 |
| 3.6.2 黄斑茧检测试验步骤 |
| 3.6.3 黄斑茧检测试验结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于CNN迁移学习的下茧检测 |
| 4.1 CNN结构简介 |
| 4.1.1 输入层 |
| 4.1.2 卷积层 |
| 4.1.3 激活函数 |
| 4.1.4 池化层 |
| 4.1.5 全连接层 |
| 4.1.6 Softmax层 |
| 4.2 常见的网络模型 |
| 4.2.1 AlexNet |
| 4.2.2 VGG |
| 4.3 蚕茧分类CNN模型的训练策略 |
| 4.3.1 逐层反向传播算法 |
| 4.3.2 带动量的随机梯度下降算法 |
| 4.3.3 L2正则化策略 |
| 4.4 基于迁移学习的ALEXNET和 VGG-19 下茧识别试验 |
| 4.4.1 基于蚕茧数据集的模型微调迁移学习 |
| 4.4.2 基于GPU的模型训练环境 |
| 4.4.3 试验数据集 |
| 4.4.4 迁移学习的网络结构和超参数设置 |
| 4.4.5 试验结果及分析 |
| 4.5 基于蚕茧浅层激活特征可视化的模型选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于数据增强和超参数优化的蚕茧分类模型性能提升 |
| 5.1 上车茧和下茧的数据增强 |
| 5.2 基于贝叶斯理论的蚕茧分类模型超参数优化算法 |
| 5.2.1 常用超参数优化方法 |
| 5.2.2 贝叶斯超参数优化算法 |
| 5.2.3 采用高斯过程先验的超参数优化 |
| 5.2.4 EI采集函数 |
| 5.2.5 改进的超参数优化算法 |
| 5.3 试验及结果分析 |
| 5.3.1 超参数的选择 |
| 5.3.2 试验设置 |
| 5.3.3 试验结果分析 |
| 5.3.4 泛化性试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要成果 |
| 1 影响蚕茧质量的因素 |
| 1.1 使用蔟具不良 |
| 1.2 上蔟方法不当 |
| 1.3 蔟中通风不良 |
| 1.4 采茧售茧不适时 |
| 2 提高蚕茧质量的对策 |
| 2.1 大力推广优良蔟具 |
| 2.2 着力改善蔟中环境 |
| 2.2.1 蔟中温度。 |
| 2.2.2蔟中湿度。 |
| 2.2.3 蔟中空气。 |
| 2.3 强化采茧售茧管理 |
| 2.3.1 适时采茧。 |
| 2.3.2 分类售茧。 |
| 1 导致茧丝质量差的原因 |
| 1.1 蚕种品质不良 |
| 1.2 桑叶品质不佳 |
| 1.3 饲养管理水平低 |
| 1.4 蔟具落后及蔟中管理技术到位率低 |
| 1.5 蚕茧交售及收烘管理水平差 |
| 1.5.1 鲜茧处理不及时 |
| 1.5.2 烘茧温度调节不合理 |
| 1.5.3 烘茧干燥程度掌握不准 |
| 1.6 行业内部整合不力 |
| 1.7 烘灶设施落后 |
| 1.8 制丝工艺技术落后 |
| 2 提高茧丝质量的对策 |
| 2.1 转型升级联动发展 |
| 2.2 良种布局良性发展 |
| 2.2.1 推广优良桑树品种 |
| 2.2.2 推广优良家蚕品种 |
| 2.3 强化服务创新发展 |
| 2.3.1 建立和完善技术服务体系 |
| 2.3.2 合理安排养蚕布局 |
| 2.3.3 建立和完善省力化养蚕体系 |
| 2.3.4 推广应用优良蔟具 |
| 2.4 规范技术科学管理 |
| 2.4.1 把好桑园管理关 |
| 2.4.2 把好蚕病消毒关 |
| 2.4.3 把好科学饲喂关 |
| 2.4.4 把好蔟中管理关 |
| 2.4.5 把好蚕茧收烘关 |
| 2.4.6 把好工艺设备关 |
| 1 决定蚕茧质量的主要因素 |
| 2 提高鲜茧质量的主要措施 |
| 2.1 饲养优良合格蚕种 |
| 2.2 加强严格消毒防病 |
| 2.3 注重大蚕良桑饱食 |
| 2.4 严把上蔟和蔟中关 |
| 2.4.1 蔟室与蔟具选择 |
| 2.4.2 严防高温多湿 |
| 2.5 适期采茧分类出售 |
| 3 提高蚕茧质量的环境条件 |
| 3.1 发挥市场主体引导 |
| 3.2 建立利益联结机制 |
| 3.3 规范产业市场秩序 |
| 1西充蚕茧质量现状 |
| 2存在的主要问题 |
| 2. 1蚕茧经营机制不顺 |
| 2. 2科技推广难度较大 |
| 2. 3蚕茧收购导向不明 |
| 2. 4资金设备投入不足 |
| 3影响茧质的主要因素 |
| 3. 1气候环境条件 |
| 3. 2蚕品种的影响 |
| 3. 3饲养管理水平 |
| 3. 4蔟具及蔟中管理 |
| 3. 5采茧及收烘影响 |
| 4提高蚕茧质量的建议 |
| 4. 1创新经营机制,形成提质合力 |
| 4. 2强化技术推广,提高养蚕水平 |
| 4. 3推广优良蔟具,强化蔟中管理 |
| 4. 4推广仪评收茧,强化质量导向 |
| 1歙县茧丝绸产业现状 |
| 2影响蚕茧质量的主要因素 |
| 2.1国内外茧丝市场变化对蚕茧质量的影响 |
| 2. 2国内干茧原料使用方向转变对蚕茧质量的影响 |
| 2.3桑园管理及家蚕饲养粗放等因素对蚕茧质量的影响 |
| 2.4蔟具选择和蔟中管理因素对蚕茧质量的影响 |
| 2.5蚕茧收购和收烘技术对蚕茧质量的影响 |
| 3提高蚕茧质量的主要措施 |
| 3.1加强宣传和引导增强蚕农质量意识 |
| 3.2顺应环境气候特点选用适宜桑、蚕品种 |
| 3.3加强桑园管理提高桑叶质量 |
| 3.4优化养蚕布局减少蚕病发生 |
| 3.5精心饲养家蚕增强家蚕体质 |
| 3.6选用优良蔟具加强蔟中管理 |
| 3.7规范收购秩序做好收烘管理 |
| 1 影响蚕茧质量的因素 |
| 1.1 蚕茧市场混乱 |
| 1.2 桑、蚕病虫害严重, 是影响茧质的重要原因 |
| 1.3 质量意识淡薄 |
| 1.4 农村养蚕技术及设施不到位 |
| 1.5 蔟具改良和上蔟管理有待加强 |
| 2 提高蚕茧质量的对策 |
| 2.1 树立质量第一的观念 |
| 2.2 严格茧价政策, 整顿收购秩序 |
| 2.3 推广蚕业科技, 提高蚕茧质量 |
| 2.4 切实加强收烘管理, 尽力保全茧质 |
