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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 吳先琪(Shian-Chee Wu) | |
dc.contributor.author | Ke Yang | en |
dc.contributor.author | 楊格 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-16T17:21:51Z | - |
dc.date.available | 2017-08-19 | |
dc.date.copyright | 2012-08-19 | |
dc.date.issued | 2012 | |
dc.date.submitted | 2012-08-16 | |
dc.identifier.citation | Blaschko, M.B.; Holness, G.; Mattar, M.A.; Lisin, D.; Utgoff, P.E.; Hanson, A.R.; Schultz, H.; Riseman, E.M. (2005) Automatic In Situ Identification of Plankton. Application of Computer Vision,. WACV/MOTIONS Volume 1. Seventh IEEE Workshops, 1, 79-86, 5-7.
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/63882 | - |
dc.description.abstract | 水庫優養化是造成水質惡化之主要原因之一,本研究欲建立一節省時間及人
力之自動化藻類辨識系統,以得知自然水樣中的藻種。研究分為硬體設計及軟體 撰寫兩部分。 硬體部分包含進樣後之水樣自動濃縮裝置、流動式樣品觀測槽、顯微鏡及 CCD。自動濃縮裝置是以切向流原理設計,配合蠕動幫浦進樣可達到自不須反沖 洗,自動濃縮水樣之效果。流動式樣品藏是參考流式細胞儀原理,製作一使水樣 可流動之淺槽,配合顯微鏡及高速攝影CCD,可連續隨機拍攝水樣之影像,以 節省製作玻片之材料與時間。 軟體部分分為影像前處理及影像辨識兩部分,本研究以Matlab 語言撰寫自 動藻類影像辨識之軟體,提取藻類訓練樣本影像之型態與色彩特徵值,訓練倒傳 遞類神經網路,經學習後的倒傳遞類神經網路可對未知的藻類影像做自動辨識。 此系統之系統對於人工培養藻之辨識率為92%、其中單胞藻辨識率為87%、 藍綠藻辨識率為87%、微囊藻辨識率為93%、柱珠藻辨識率為93%,而雜質辨 識率為98%。而對於自然水體中的平裂藻辨識率為70%、扭曲單殼縫藻為50%、 星鼓藻為73%、盤星藻為80%。 結果顯示人工培養藻類的辨識率高於自然水體藻類,未來欲應用至自然水體 藻類監測時,若能對於特定水體事先輸入訓練樣本影像,將類神經網路依不同常 見藻類做學習和調整,則可成為監測此水體藻類生長情況的有效工具。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Eutrophication is the most common cause for the deterioration of reservoir water
quality in Taiwan. Identification of algal species and estimation of the abundance are necessary for the warming and managing the situation of eutrophication. The aim of this research is to establish an automatic algae recognition system which is not only to recognize the species of phytoplankton in natural water sample but also to reduce the time cost and labor. This research could be divided into two parts, the hardware development and the software coding. The hardware includes a sample injector followed by the automatic condensation equipment, the flowing cell, a microscope and a CCD. The designing of the automatic condensation equipment was based on the tangential flow filtration principle. The water sample was driven by Ismatec Peristaltic pump, into the automatic condensation equipment which operated smoothly without backwash. According the concept of to Flow Cytometry, this research devised a shallow flow trough cell called flowing cell. The high speed CCD would capture the digital image continuously while water sample passing through this flowing cell. This approach reduced the material and time cost of making glass coverslips. The software coding was composed of image pre-treatment and image recognition. We wrote an automatic algae recognition program by Matlab language and trained the Back-Propagation Neural Network model by inputing extracted configuration features and color features of the training pictures. The trained Back-Propagation Neural Network is able to recognize unknown algae cells and colonies. The recognition accuracy for a mixture of four artificial cultivated algal species was 87% for Chlamydomonas, 87% for Cyanobacteri, 93% for Melosira granulate IV and 93% for Microcystaceae. In addition, the system recognition accuracy was 70%. For Merismopedia, 50% for Monoraphidium Contortum, 73% for Staurastrum and % for Pediastrum refer in a natural water sample. As a result, the system recognition accuracy for artificial cultivated algae species was higher. If we want to apply this monitoring system to natural water body in the future, we should input specific algae images in the water body to train the Neural Network model. The Back-Propagation Neural Network would self-adjust and self-learn. To develop a effective tool for monitoring phytoplanktons in natural waters. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-16T17:21:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-101-R99541203-1.pdf: 2558828 bytes, checksum: 932505c2e6cb08adc31aa1e25198af91 (MD5) Previous issue date: 2012 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝 I
摘要 II 目錄 V 圖目錄 VIII 表目錄 XI 第一章、緒論 1 1.1 前言 1 1.2 研究動機 1 1.3 研究目的 2 第二章、文獻回顧 3 2.1藻類定性與定量 3 2.2 藻液濃縮 3 2.3流式細胞儀 6 2.4 數位影像 8 2.4.1 數位影像簡介 8 2.4.2 數位影像擷取 9 2.4.3 數位影像處理 9 2.5 數位影像分類辨識 10 2.5.1 影像特徵值 12 2.5.2 類神經網路 13 2.5.3 貝式分類法 24 2.5.4 藻類數位影像辨識 26 第三章、研究方法 28 3.1 研究架構 28 3.2 研究材料 29 3.2.1 CCD與顯微鏡 29 3.2.2 切向流濃縮管柱 31 3.2.3 流動式樣品槽 31 3.2.4 數位影像辨識 33 3.3 硬體設計 34 3.3.1 藻類濃縮設備 34 3.4 藻類辨識軟體 34 3.4.1 影像辨識系統 34 3.4.2 影像前處理 36 3.4.3 藻類影像擷取 43 3.4.4 特徵值擷取 44 3.4.5倒傳遞類神經網路訓練 50 第四章、結果與討論 53 4.1 自動濃縮裝置 53 4.1.1 直通式濃縮 53 4.1.2 循環式濃縮 55 4.1.3 循環式加裝錶頭壓力計濃縮 56 4.2流動式樣品槽 58 4.3 高速攝影CCD 59 4.4 藻類辨識軟體 60 4.4.1 倒傳遞類神經網路調整 60 4.4.1 人工培養藻類辨識結果 61 4.4.2 自然水體藻類辨識結果 65 4.4.3 貝式分類與類神經網路之比較 67 第五章、結論與建議 70 5.1 硬體設備部分 70 5.2 影像辨識部分 70 5-3 建議 71 參考文獻 73 附錄 75 附錄一、最小均方演算法 75 附錄二、Levenberg-Marquardt修正 78 附錄三、藻類訓練樣本圖片 79 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 利用類神經網路於浮游藻類自動影像辨識分類之研究 | zh_TW |
dc.title | Identification of Algae with Pattern Recognition by Artificial Neural Network | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 100-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 陳王琨(Wang-Kun Chen),闕蓓德(Pei-Te Chiueh) | |
dc.subject.keyword | 藻類,影像辨識,倒傳遞類神經網路, | zh_TW |
dc.subject.keyword | phytoplankton,pattern recognition,Back-Propagation Neural Network, | en |
dc.relation.page | 83 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2012-08-17 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 環境工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 環境工程學研究所 |
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