基于神经网络和图像处理的板栗分级检测方法研究

摘要：

为采用机器视觉技术对板栗进行分级检测，研究了基于BP 神经网络的板栗图像特征分级检测方法。试验以罗田板栗为研究对象，对提取的颜色及纹理等8 个特征值，通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP 神经网络方法建立板栗品质评判模型。从试验结果看，在图像信息主成分因子数为3，中间层节点数位12 时，建立的模型最佳，模型训练时的回判率为100”％”，预测时识别率达到了91.67”％”。研究结果表明基于机器视觉技术的板栗分级检测方法是可行的。

关键词： 机器视觉 神经网络 图像处理 板栗分级检测

作者: 展慧 李小昱 王为 汪成龙 黄懿 周竹

作者单位: 华中农业大学工程技术学院，湖北武汉430070

会议类型: 国内会议

会议名称: 纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE2009)

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）