【摘 要】
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为提高废旧铅酸蓄电池回收效率和金属回收质量,提出采用自动化手段分类废旧铅酸蓄电池。针对该识别分类问题,首先将主成分分析法、线性判别分析法应用于废旧铅酸蓄电池的X射
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,襄阳远锐资源工程技术有限公司
【基金项目】
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废旧铅酸蓄电池综合利用新工艺项目—湖北省科技支撑计划(2015BCA305);石煤提钒清洁生产成套设备研发及中试—湖北省科技支撑计划(2015BCA286)
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为提高废旧铅酸蓄电池回收效率和金属回收质量,提出采用自动化手段分类废旧铅酸蓄电池。针对该识别分类问题,首先将主成分分析法、线性判别分析法应用于废旧铅酸蓄电池的X射线图像的特征提取。通过支持向量机对提取的训练集图像特征向量进行训练,分别对测试集的图像数据进行分类实验,并对比了不同数量的训练集和不同特征空间维度下各种方法的识别率。实验结果表明,主成分分析法、线性判别分析法可用于废旧铅酸蓄电池X射线图像的识别,并且随着训练集与测试集样本量的增加,二次线性判别分析法表现出较为稳定的识别率。
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