基于小波变换和BP神经网络的蛋壳破损检测

被引：19

作者：

彭辉 ^{[1
,2
]}

文友先 ^{[2
]}

王巧华 ^{[2
]}

王树才 ^{[2
]}

吴兰兰 ^{[2
]}

机构：

[1] 华中农业大学理学院

[2] 华中农业大学工程技术学院

来源：

农业机械学报 | 2009年 / 40卷 / 02期

关键词：

鸡蛋; 破损; 检测; 小波变换; BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于多层小波变换和纹理分析的蛋壳破损检测方法。该方法对获取的鸡蛋透射图像G分量在不同水平上进行小波分解,计算和分析各水平高频细节子图像的纹理特征参数,实验确定最有效的8个特征参数作为BP网络输入,建立结构为8-20-2的BP神经网络蛋壳破损分类模型。实验表明,该方法对无破损蛋、线状破损蛋、网状破损蛋和点状破损蛋的判别正确率分别为95%、90%、95%、80%,平均识别率为90%。

引用

页码：170 / 174

页数：5

共 8 条

[1] 鸡蛋图像检测方法与质量预测模型 [J].