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基于X射线图像的果品检测方法研究

梁玮  
【摘要】:传统的果品内部品质检测方法不但费时费力,而且会对果品造成损伤。果品内部品质的检测如何做到快速、客观和无损已经受到研究者的重点关注。在果品X射线图像基础上,运用图像处理、遗传算法、人工神经网络等技术对果品的内部品质进行检测,达到了识别有损果品的目的。所取得的主要进展有: (1)采用了均值滤波器、Wiener滤波器、中值滤波器和巴特沃斯滤波器、指数低通滤波器对果品X射线图像进行预处理。以MAE和MSE为标准分析试验的结果,针对各方法滤波后的图像,比较表明模板大小为3×3的中值滤波器的滤波效果最佳; (2)提出了一种基于直方图凹面与邻域差值之和两者结合的阈值分割方法,并对比了传统算法与该方法对果品X射线图像的分割效果。试验结果说明,本方法的图像分割误差小于2.1%,最大分割误差仅是二维直方图简便算法分割误差的23.7%; (3)根据果品X射线图像的特点选择了24个作为遗传算法待优化组合的特征项。确定遗传算法出的编码方式,初始群体为300,遗传代数10000,选择合适的适应度函数及选择、交叉、变异算子进行遗传运算,得到最优的特征组合为:一维直方图的一致性;灰度共生矩阵的相关度;灰度梯度共生矩阵中的灰度分布的不均匀性,灰度平均,灰度均方差,惯性,逆差矩,共7个特征量; (4)选择结构为7-10-2的BP人工神经网络,利用遗传算法对网络的初始权值和阈值进行了优化。将优化组合得到的7个特征量作为输入矢量,对网络进行训练。对测试集进行试验,以验证算法的识别率,结果表明算法的综合识别率达到92.24%。。 本文对果品的内部品质检测做了研究,给农产品内部品质检测提供新的思路,对农产品内部品质的综合检测具有重要意义。


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