基于图像处理与人工神经网络的小麦颗粒外观品质评价方法

综合利用计算机视觉、图像处理、人工神经网络技术,实现小麦品质评价自动化。通过比较不同背景,发现在黑色毛面纸板背景下,使用数码像机获得容易处理的小麦图像。应用分水岭算法自主开发了图像分割处理软件,分割小麦图像并识别提取出完整的小麦颗粒,针对每个小麦颗粒,计算了其12个形态学特征、12个色泽参数等图像特征参数。利用所提取的24个小麦图像特征参数,采用人工神经网络BP算法建立起小麦粒径外观品质评价模型,并应用于小麦的品质识别,取得了良好的试验结果。多次建模运算证明,该方法具有较好的稳定性,对小麦粒径外观品质评价的平均识别准确率可达93%。