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基于小波神经网络的柑橘pH机器视觉检测

2008-11-10分类号:S666.2;S126

【作者】曹乐平  温芝元  陈理渊  
【部门】湖南生物机电职业技术学院  湖南农业大学理学院  中南大学信息科学与工程学院  
【摘要】【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景,用色调H和饱和度S为输入,建立小波神经网络柑橘pH预测模型,无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明,预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%,pH±0.1精度内的正确识别率为80%,pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉检测其pH。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...
【关键词】柑橘  pH  小波神经网络  图像处理
【基金】湖南省教育厅科学研究项目(06D059)
【所属期刊栏目】中国农业科学
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