农业网络信息
農業網絡信息
농업망락신식
AGRICULTURE NETWORK INFORMATION
2013年
7期
25-27
,共3页
计算机视觉%神经网络%表面缺陷%分类
計算機視覺%神經網絡%錶麵缺陷%分類
계산궤시각%신경망락%표면결함%분류
为了提高香梨损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、人工神经网络技术,实现香梨损伤的自动检测与分类.首先,通过计算机视觉系统获取香梨图像,利用图像处理去除噪声、图像分割,归一化等多种基本图像处理的方法对香梨损伤图像进行了处理.通过提取三种特征及八个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对香梨的损伤进行分类.并对结果进行分析,另外研究了香梨缺陷果和正常果的分类.
為瞭提高香梨損傷檢測與分類的準確率和效率,綜閤運用計算機視覺技術、人工神經網絡技術,實現香梨損傷的自動檢測與分類.首先,通過計算機視覺繫統穫取香梨圖像,利用圖像處理去除譟聲、圖像分割,歸一化等多種基本圖像處理的方法對香梨損傷圖像進行瞭處理.通過提取三種特徵及八箇特徵參數,採用BP算法訓練的多層前嚮人工神經網絡對香梨的損傷進行分類.併對結果進行分析,另外研究瞭香梨缺陷果和正常果的分類.
위료제고향리손상검측여분류적준학솔화효솔,종합운용계산궤시각기술、인공신경망락기술,실현향리손상적자동검측여분류.수선,통과계산궤시각계통획취향리도상,이용도상처리거제조성、도상분할,귀일화등다충기본도상처리적방법대향리손상도상진행료처리.통과제취삼충특정급팔개특정삼수,채용BP산법훈련적다층전향인공신경망락대향리적손상진행분류.병대결과진행분석,령외연구료향리결함과화정상과적분류.
