基于计算机视觉的沙糖橘果皮光滑指标检测

使用计算机视觉系统提取沙糖橘果皮正面图像，构建有效的图像采集方法、预处理方法、分割方法。从目标区域图像中提取6个与品质密切相关的果皮纹理特征信息用来分类识别果皮光滑，使用单一方差参数配合参数区间分类的方式正确率较低，为76.3%;进而以果皮6个灰度纹理特征开展MLP模型设计和训练，使用训练后的模型进行分类检测。在实测一定数量的果皮得出分类检测结果的基础上，进行系统设计的可行性验证。结果表明，基于3层的BP神经网络模型，设计6-8-2BP网络结构，分类识别正确率达到97.5%。该设计方法可对果蔬果皮特征检测提供参考和借鉴。