基于计算机视觉和神经网络的芒果外观等级分类研究

林雯

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针对目前对芒果外观品质分级还是采取人工分级的不足,提出了一种基于计算机视觉和BP神经网络的芒果外观等级分类方法.首先,通过计算机视觉技术获取芒果图像,并利用基本的图像处理方法对芒果图像进行预处理.其次,根据芒果外观特征对芒果外观等级分类的影响,选择芒果的小波特征、缺陷面积所占百分比、颜色H分量值、芒果横径和果形指数等特征作为芒果外观等级分类的特征参数.最后,将提取的8个特征参数作为BP神经网络的输入,以芒果的3个等级分类为输出,建立芒果外观等级分类的神经网络模型,实现了芒果的外观等级分类.试验结果表明了该方法的有效性,识别率达93.3%.

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来源
《安徽农业科学》 |2010年第23期|12703-1270512707|共4页
作者
林雯;
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作者单位

广西工商职业技术学院;

广西南宁530003;

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正文语种 chi
中图分类美食学;
关键词
计算机视觉; 芒果; BP神经网络; 特征提取; 外观等级分类;

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