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基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究

admin2022-12-13 09:52 54人已围观 下载完整内容

简介为了提高番茄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、BP算法、人工神经网络技术，实现番茄损伤的自动检测与分类。首先，通过计算机视觉系统获取番茄图像

为了提高番茄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、BP算法、人工神经网络技术，实现番茄损伤的自动检测与分类。首先，通过计算机视觉系统获取番茄图像，利用图像处理去除噪声、图像分割、图像增强等多种基本图像处理的方法对番茄损伤图像进行了处理，综合运用并行和串行区域分割技术进行番茄表面缺陷区域检测。其次，对番茄图像进行了特征分析，通过提取三种特征包括8个特征参数，采用改进的BP算法训练的多层前向人工神经网络对番茄的损伤进行分类。该文中缺陷检测方法和特征提取方法的采用，使该计算机视觉系统节省了时间，提高了精度。试验证明番茄损伤检测和分类的准确率不低于90%。

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