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基于神经网络与图像处理的花生仁霉变识别方法

admin2022-12-14 03:19 25人已围观下载完整内容

简介为了采用机器视觉对霉变花生仁的自动识别与分选，研究了一种基于花生仁图像特征和人工神经网络的霉变识别方法。首先，利用Sobel算子直接对噪声含量少、边缘保存较完整

为了采用机器视觉对霉变花生仁的自动识别与分选，研究了一种基于花生仁图像特征和人工神经网络的霉变识别方法。首先，利用Sobel算子直接对噪声含量少、边缘保存较完整的B分量灰度图进行边缘检测，经过形态学滤波、填充、合成等处理去除背景，得到分割后的彩色花生仁图像。然后提取颜色特征H、I、S及纹理特征RW、GW、BW，将其作为MATLAB所创建的神经网络的输入，并分别定义正常、轻度霉变、严重霉变3组代码为100、010、001的类型作为网络的输出，建立特征参数与霉变等级之间的神经网络识别模式。试验结果表明，该方法对正常花生仁、轻度霉变花生仁、严重霉变花生仁的检测准确率分别为95%、90%、100%，得到了较好的识别效果。

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