基于人工神经网络的苹果等级判别方法研究

 应用计算机视觉以及图像处理技术,提出一种基于改进的LVQ人工神经网络算法,从苹果的色泽、横径及果形指数3方面对苹果进行等级划分。结果表明,与传统的LVQ人工神经网络相比,改进的LVQ人工神经网络提高了苹果的分选精度,具有更好的判别效果。     

基于人工神经网络与图像处理的苹果识别方法研究

针对中国苹果等级划分主要依靠人工感官进行识别判断的现状，提出了以应用计算机视觉以及图像处理技术为基础，通过改变传统学习向量量化(LVQ)网络输入层各参数的权重来改变其在竞争层中的竞争能力。采用改进后的LVQ网络算法，对苹果进行等级判别试验，取得了良好的试验结果，识别正确率达88.9%，且具有较好的稳定性。     

基于高光谱图像的西兰花表面多种农药残留检测

针对西兰花农药残留问题,提出一种基于高光谱图像技术的西兰花农药残留定性检测新方法。首先,采集4组(共180颗)分别喷洒了清水和吡虫啉、阿维菌素、丙森锌3种农药的西兰花的高光谱(383.70～1 032.70 nm)图像,根据其图像信息提取感兴趣区域的平均反射光谱值,并采用分段多元散射校正对原始光谱数据进行预处理。为了提高模型效率,减少高光谱数据冗余,分别使用主成分分析和连续投影算法选择特征光谱。最后,使用马氏距离、最小二乘支持向量机、人工神经网络和极限学习机4种分类算法建立基于全波段和特征波段信息的农药残留检测模型。结果表明:基于连续投影算法的极限学习机模型的识别效果最好,训练集和测试集的正确率分别为98.33%和96.67%。说明利用高光谱图像技术鉴别西兰花表面农药残留种类是可行的,为西兰花表面的农药残留无损检测提供了一种新的方法。