基于小波神经网络的柑橘pH机器视觉检测

doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2008.11.040

中国农业科学 ›› 2008, Vol. 41 ›› Issue (11): 3741-3745 .doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2008.11.040

基于小波神经网络的柑橘pH机器视觉检测

曹乐平,温芝元,陈理渊

湖南生物机电职业技术学院

收稿日期:2007-11-06 修回日期:2008-08-18 出版日期:2008-11-10 发布日期:2008-11-10

湖南生物机电职业技术学院

Received:2007-11-06 Revised:2008-08-18 Published:2008-11-10 Online:2008-11-10

摘要/Abstract

摘要：

【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景，用色调H和饱和度S为输入，建立小波神经网络柑橘pH预测模型，无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明，预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%，pH±0.1精度内的正确识别率为80%，pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性，可用机器视觉检测其pH。但进一步提高预测精度，首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响。

关键词: 柑橘, pH, 小波神经网络, 图像处理

曹乐平,温芝元,陈理渊 . 基于小波神经网络的柑橘pH机器视觉检测[J]. 中国农业科学, 2008, 41(11): 3741-3745 .

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