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基于机器视觉技术预测玉米质量等级的方法研究

         

摘要

国家标准规定玉米的质量定等指标为容重,为了实现利用机器视觉快速预测玉米等级,采用自行构建的基于机器视觉技术的玉米检测系统获取4种不同等级的玉米籽粒图像,通过均值滤波、最大类间方差法和形态学运算对玉米籽粒和背景进行处理、分割和特征参数的选取,并采用主成分分析法确定图像特征信息的最佳主成分因子数,建立以玉米容重为基础的8-21-4三层BP神经网络质量等级识别模型.结果表明:利用BP神经网络对基于完整籽粒图像和籽粒横切面图像的玉米等级的总体识别率均在90%以上,因此利用该模型对玉米等级的检测识别具有较高的可行性.

著录项

  • 来源
    《粮油食品科技》 |2016年第6期|50-56|共7页
  • 作者单位

    河南工业大学粮油食品学院;

    粮食储藏与安全教育部工程研究中心;

    粮食储运国家工程实验室;

    河南郑州 450001;

    河南工业大学粮油食品学院;

    粮食储藏与安全教育部工程研究中心;

    粮食储运国家工程实验室;

    河南郑州 450001;

    河南工业大学粮油食品学院;

    粮食储藏与安全教育部工程研究中心;

    粮食储运国家工程实验室;

    河南郑州 450001;

    河南工业大学粮油食品学院;

    粮食储藏与安全教育部工程研究中心;

    粮食储运国家工程实验室;

    河南郑州 450001;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 产品标准与检验;
  • 关键词

    玉米; 质量等级; 机器视觉; 主成分分析; BP神经网络;

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