文献类型：期刊文章

作　　者：刘佳浩[1] 高军伟[1]

LIU Jiahao;GAO Junwei(Shandong Provincial Key Laboratory of Industrial Control Technology,College of Automation,Qingdao University,Shandong Qingdao 266071,China)

机构地区：[1]青岛大学自动化学院,山东省工业控制技术重点实验室,山东青岛266071

出　　处：《中国农业科技导报》

基　　金：山东省自然科学基金项目(ZR2019MF063);山东省重点研发计划项目(2017GGX10115)。

年　　份：2024

卷　　号：26

期　　号：11

起止页码：117-125

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CAB、CAS、CSCD、CSCD_E2023_2024、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现水果的精确分级,以苹果为分拣对象,设计了基于机器视觉与BA-BP的苹果分级系统。首先,对实时采集的苹果图像进行预处理,得到轮廓图像,采用改进的Canny边缘检测算法提取苹果轮廓,使用最小外接圆法、颜色模型转换和灰度共生矩阵等方法提取苹果果径、色泽度、圆形度和纹理特征;其次,对采集的训练组数据进行滤波和归一化处理,将处理好的数据输入到BP神经网络模型中,再利用蝙蝠算法对BP网络模型进行优化,完成网络模型的训练;最后,将测试组数据分别输入到完成训练的BA-BP神经网络系统和BP神经网络系统中。结果表明,BA-BP神经网络系统识别准确率达到96%,性能明显优于BP神经网络系统,平均分级时间在1.25 s以内。因此,该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求,有助于实现对于苹果品级的准确识别。

关 键 词：水果分级 机器视觉 蝙蝠算法  BP神经网络

分 类 号：TP273] S126]