MATLAB BP的水果自动识别

最新推荐文章于 2024-04-20 15:49:08 发布

技术狼灭

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文章标签：神经网络算法计算机视觉机器学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_60677550/article/details/120264295

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本文介绍了一种基于MATLAB的水果自动识别方法，利用图像处理技术包括二值化、边缘检测和标签化处理，以及BP神经网络进行特征提取和分类。通过训练和测试，证明该方法能实现高识别率，尤其对香蕉、苹果和桔子的识别效果显著，具有实际应用潜力。

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MATLAB BP的水果自动识别

摘要：针对多种水果混合的图像，对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理；为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞，借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边，并基于数学形态学算子填充孔洞。再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征，用200幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本，然后利用构造的样本对BP神经网络进行训练和测试。实验结果表明，所提出的方法能够获得很高的正确识别率，能够有效地将同一幅图像中的不同水果识别出来。

关键词：BP神经网络；水果识别；二值化；标签化；MATLAB

我国一直是水果、蔬菜生产大国，水果分拣基本上仍由人工完成，虽然成本低廉，但劳动力大、生产效率低，产后商品化处理技术和设备落后，用肉眼评判水果的好坏，分级标准不一和分级精度不稳定，导致产品缺乏市场竞争力，出廿数量少、价格低⑴。因此找到一种高效的机械分拣方法非常必要，在我国具有十分重要的经济价值和广阔的应用前景。

计算机图像处理及识别是计算机应用技术的一个重要方面，在电子工业、人工智能、工;业自动化、生物医疗工程、卫星遥感等众多领域中占有极其重要的地位四。近年来，计算机图像处理及识别的研究在我国受到了广涉的重视.取得了卓有成效的湃展.逐步历向实用阶段.

图像识别主要是研究用计算机代替人自动地去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，或是直接帮助人识别信息从而简化劳动⑵。机械分拣短时、高效的特点符合果蔬产品的时间特性，能及时地分拣出高质量的水果。水果经识别后，可通过机械自动化控制，对水果信息按目的地分类。因此，采用图像识别技术对水果按要求分类，运用自动化机械分拣技术也在实际的生产过程中能减少大量的人力资源，具有短时、高效、方便的特点。

本文针对多种水果混合的图像，利用Matlab软件，对水果的识别进行研究。根据水果与背景灰度值的差别选取阈值，对去噪、增强对比度后的图像进行二值化处理。分割出目标后，由于原始图像中灰度分布不均匀和光照等的影响，可能同一类水果中会出现空洞或个别边缘处岀现断裂情况等，因此要对图像进行边缘检测。然后标签化处理图像，区分水果，再提取不同水果的颜色、形状、边界不规则等特征，用多幅图像训练BP神经网络，建立水果特征库，利于快速识别水果，从而实现对水果的正确分拣。

1水果图像的增强和分割

在计算机上，图像由像素逐点描述，每个像素点具有一个明确的位置和色彩数值。用Matlab软件读取图像，以矩阵的形式存放图像数据，其扫描规则是从左向右，从上到下。为处理方便，把原始的彩色图像转换为灰度图像，如图1(a)所示。