基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究

• 作者: 张长利 房俊龙 王树文
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 计算机视觉 BP算法 番茄 损伤 分类
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TP274+.3|S126
• 字数: 4021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2005.08.021

摘要

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%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树文	东北农业大学工程学院	48	503	13.0	20.0
2	张长利	东北农业大学工程学院	89	1124	17.0	29.0
3	房俊龙	东北农业大学工程学院	120	1028	15.0	29.0