基于图像处理与人工神经网络的小麦颗粒外观品质评价方法

• 作者: 丛培盛 周佳璐 朱仲良 王志军
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 计算机视觉 图像处理 人工神经网络 外观品质识别 小麦颗粒
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 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: S5
• 字数: 2580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2007.01.030

摘要

综合利用计算机视觉、图像处理、人工神经网络技术,实现小麦品质评价自动化.通过比较不同背景,发现在黑色毛面纸板背景下,使用数码像机获得容易处理的小麦图像.应用分水岭算法自主开发了图像分割处理软件,分割小麦图像并识别提取出完整的小麦颗粒,针对每个小麦颗粒,计算了其12个形态学特征、12个色泽参数等图像特征参数.利用所提取的24个小麦图像特征参数,采用人工神经网络BP算法建立起小麦粒径外观品质评价模型,并应用于小麦的品质识别,取得了良好的试验结果.多次建模运算证明,该方法具有较好的稳定性,对小麦粒径外观品质评价的平均识别准确率可达93%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志军	同济大学化学系	8	84	5.0	8.0
2	丛培盛	同济大学化学系	31	330	10.0	17.0
3	朱仲良	同济大学化学系	87	721	15.0	21.0
4	周佳璐	同济大学化学系	2	67	2.0	2.0