“京蜜八号”哈密瓜成熟等级分类研究—基于机器视觉和神经网络

摘要

目前,新疆哈密瓜在采摘期成熟等级判定主要采用人工方式,容易混淆级别,影响销售质量。为此,提出了一种基于机器视觉和主成分分析优化神经网络的哈密瓜成熟等级识别方法。首先,利用田间哈密瓜图像采集系统获取了采摘前不同成熟期的哈密瓜图像,利用图像处理技术获得了感兴趣区域;其次,提取能表征哈密瓜不同成熟等级的外观特征,包括H分量图像的色调累积频度、纹理特征、几何特征;最后,利用主成分分析法优化特征,构建并验证基于BP神经网络的哈密瓜成熟等级预测模型。研究表明,基于机器视觉和主成分分析优化神经网络预测哈密瓜成熟等级是可行的,准确率达86.59%。