基于机器视觉的鲜天麻分级及设备研究

摘要

针对传统人工视觉对鲜天麻质量进行分级耗时长、效率低、经济性差等问题,提出了基于机器视觉的天麻自动分拣系统设计方法。引入基于思维进化算法优化BP神经网络(MEA-BP)的新鲜天麻质量预测模型,并在思维进化算法中获取较优的BP神经网络权值和阈值,用该神经网络进行天麻质量等级检测。实验结果表明:识别模型识别率为96%,准确率为89%。