基于前馈神经网络的脐橙糖度及有效酸度检测

• 作者: 黎移新
• 来源期刊: 食品与机械
• 学科: 工学
• 关键词: 朋娜脐橙 糖度及有效酸度 前馈神经网络 图像处理、
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 安全与检测
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TS2
• 字数: 2939字
• 语种: 中文

摘要

研究朋娜脐橙糖度及有效酸度的机器视觉检测和影响检测精度的因素.对机器视觉系统采集的脐橙图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和亮度法去图像背景,用色调H为输入,建立前馈神经网络朋娜脐橙糖度及有效酸度预测模型,无损检测脐橙糖度及有效酸度.40个测试样本的检测结果表明:糖度、有效酸度实际值与预测值间的相关系数分别为0.796 1和0.721 4,±1.5.Brix范围内糖度正确识别率75%,±0.5pH范围内有效酸度正确识别率90%.朋娜脐橙糖度及有效酸度与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉进行检测.但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎移新		9	55	5.0	7.0