基于BP神经网络的橙子品质识别

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据
维普

中文摘要：随着生活质量的不断提高，人们对各类果蔬的品质要求越来越高。橙子甘甜可口，深受人们的青睐，对其品质进行精准识别有助于保证消费者购买到的橙子质量，也可帮助商家及时清理腐烂的橙子。本研究以橙子为识别对象，基于图像处理及神经网络学习建立橙子品质识别模型，通过图像处理提取橙子的图像特征，将提取的特征集导入BP神经网络进行训练进而完成分类识别。结果显示:该识别模型的识别准确率为91。7%，同时具有成本低、识别速度快、检测方便等优点，且实现了无损检测。

作者：

楚博文

展开 >

作者单位：

海南师范大学信息科学技术学院,海口 571158

关键词：

橙子品质识别 BP神经网络图像处理特征提取

出版年：

2024

农业科技与信息

甘肃省农业信息中心

农业科技与信息

影响因子：0.228

ISSN：1003-6997

年,卷(期)：2024.(4)

参考文献量4