基于神经网络与图像处理的花生仁霉变识别方法

• 作者: 吴谋成 熊利荣 王巧华 胡筱波 陈红
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 花生仁 霉变 图像处理 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2007.04.031

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴谋成	华中农业大学食品科技学院	198	4165	35.0	50.0
2	熊利荣	华中农业大学工程技术学院	57	609	13.0	22.0
3	陈红	华中农业大学工程技术学院	82	817	16.0	24.0
4	胡筱波	华中农业大学食品科技学院	36	624	14.0	24.0
5	王巧华	华中农业大学工程技术学院	72	847	17.0	26.0