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基于组合图像和多元分析的杨木切片尺寸分布自动测定( Automated determination of poplar chip size distribution based on combined image and multivariate analyses )
P Febbi P Menesatti C Costa L Pari M Cecchini Cumulative size distribution curve Sieving Size classification Biofuel quality determination Modeling Partial least squares
关于固体生物燃料的欧洲技术标准EN 14961确定了木屑的燃料质量等级和规格。目前采用筛分法测定粒度分布。一些作者认为，图像分析工具可以为结合形状更准确地测量尺寸提供方法。本文首次分析了如何将图像分析与多元建模方法相结合来构建基于切屑质量（或重量）的累积尺寸分布曲线。本文通过偏最小二乘回归模型对杨木切片的重量进行预测，偏最小二乘判别分析模型对杨木切片的尺寸进行分类。对7583幅杨木切片图像进行分析，提取尺寸和形状描述子（面积、长轴和短轴长度、周长、偏心距、等效直径、分形维数指数、Feret直径和Fourier描述子）。体重预测模型具有较高的准确性(r=0.94)。基于8-16 mm,16-45 mm和45-63 mm三种尺寸分数的芯片分类，在独立测试中显示，两种模型的正确率均为92.9%。图像分析与多元建模方法的结合允许图像分析结果更好地转换为使用所尊重的权重筛选结果。拟议的方法将使生物燃料实验室和机械认证机构适用的程序标准化。
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