基于核磁共振成像技术的香梨褐变检测

• 作者: 何勇 刘飞 张建锋 龚向阳
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 香梨褐变 核磁共振成像 检测 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 169-173,147
• 分类号: S121|O657.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.12.028

摘要

将核磁共振成像技术与人工神经网络理论相结合,对香梨内部褐变进行了检测.在磁共振T2加权图像中选取果核区域作为感兴趣区域,提取出反映褐变特性的10个微观纹理特征参数,建立了BP神经网络模型进行识别研究.针对BP神经网络模型存在的不足,利用遗传算法对网络模型的权值和阈值进行优化.通过验证性试验发现:对于4组香梨样本,优化后BP神经网络模型的平均正确识别率为92.50％,比未优化模型的平均正确识别率80.83％,提高了11.67个百分点;同一组香梨样本相比较,优化后模型的识别效果也均优于未优化模型,每组香梨的识别率都得到了不同程度的提高.结果表明:遗传算法优化后的BP神经网络模型具有很好的预测精度和泛化能力,可以实现香梨内部褐变的无损检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建锋	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	8	125	7.0	8.0
2	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
3	刘飞	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	77	1455	21.0	35.0
4	龚向阳	浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科	42	287	9.0	15.0