基于PSO的BP网络在苹果颜色分级中的应用

摘要

为了克服苹果颜色分级中存在的误差大、准确率低等缺点,利用粒子群优化BP神经网络算法,实现苹果颜色的实时分级。该算法可优化BP神经网络的权值和阈值,提取苹果颜色特征作为BP神经网络的输入,将训练优化后的BP神经网络做为分级器,对苹果按照颜色进行分级。实验结果表明,该方法分级正确率不低于96%,对一个苹果的检测时间在0.1ms～0.2ms之间,满足实时性要求。