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ASM和BP网络在苹果果形研究中的方法比较
来源:食品科学网 阅读量: 100 发表时间: 2017-06-07
作者: 许月明, 蔡健荣, 杜丰玉
关键词: 苹果; 果形; ASM; 主成分分析; BP; 傅立叶变换;
摘要:

形状判别是苹果外观品质检测中不可缺少的内容。本文先后采用主动形状模型(ASM)和基于傅立叶描述子的神经网络方法进行苹果形态分级。实验结果表明:传统神经网络方法的判别准确率为83.3%左右,而ASM方法的分级效果较好,对苹果果形的判别准确率高达95%,模型与实际对象匹配的时间不超过2s,且直观性强、鲁棒性好,具有较好的灵活性,能够满足苹果实时分级的需要。

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