基于BP神经网络的面包工业化生产发酵程度视觉判定

• 作者: 赵纯 陈学永 吴少霜 庞杰
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 机器视觉 BP神经网络 发酵 面包 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 开发应用|DEVELOPMENT & APPLICATION
• 页码范围: 197-202
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2022.02.033

摘要

目的:建立BP神经网络模型来实现对面团发酵成熟度的精准判定.方法:利用机器视觉技术采集并处理面包发酵过程的图片,获取图片的量化信息,建立了一种基于BP(back propagation)神经网络的面包发酵程度预测模型.将时间、面积、瞬时速度、膨胀率、灰度值能量、灰度值相互关系、灰度值均匀性、灰度值对比度,作为输入神经元,建立相关参数的回归模型.结果:给定特征参数与面包的发酵过程存在相关性,能够有效表征面包的发酵程度;基于BP神经网络建立的预测模型准确率达到88.41％.结论:该模型能够实现对面包发酵程度的准确判定,有效提高面包工业化生产中品质的一致性.