基于小波变换和BP神经网络的蛋壳破损检测

• 作者: 吴兰兰 彭辉 文友先 王巧华 王树才
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 鸡蛋 破损 检测 小波变换 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 170-174
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|N34
• 字数: 3182字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于多层小波变换和纹理分析的蛋壳破损检测方法.该方法对获取的鸡蛋透射图像G分量在不同水平上进行小波分解,计算和分析各水平高频细节子图像的纹理特征参数,实验确定最有效的8个特征参数作为BP网络输入,建立结构为8202的BP神经网络蛋壳破损分类模型.实验表明,该方法对无破损蛋、线状破损蛋、网状破损蛋和点状破损蛋的判别正确率分别为95%、90%、95%、80%,平均识别率为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	王巧华	华中农业大学工程技术学院	72	847	17.0	26.0
2	文友先	华中农业大学工程技术学院	87	1489	25.0	34.0
3	王树才	华中农业大学工程技术学院	83	821	16.0	25.0
4	彭辉	华中农业大学理学院	21	250	9.0	15.0
8	吴兰兰	华中农业大学工程技术学院	14	231	8.0	14.0