基于BP神经网络的烟叶颜色自动分级研究

被引：32

作者：

顾金梅 ^{[1
]}

吴雪梅 ^{[1
]}

龙曾宇 ^{[2
]}

袁奎 ^{[1
]}

张磊 ^{[1
]}

机构：

[1] 贵州大学机械工程学院

[2] 贵州省烟草公司黔南州公司

来源：

中国农机化学报 | 2016年 / 04期

关键词：

烟叶; 等级; 图像处理; 颜色特征; BP神经网络; 识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

S572 [烟草（菸草）]; TP391.41 [];

学科分类号：

090104 [作物信息科学与技术];

摘要：

在形状、身份、油分及颜色等因素中,颜色是影响烟叶等级的一个重要因子。为实现根据烟叶颜色特征对烟叶等级的自动区分,选取贵州黔南地区中部六个等级的烟叶作为实验样本,经过样本采集、预处理,提取出样本的颜色特征值,分析RGB、HIS及HSV三种颜色模型下各颜色分量对烟叶等级影响的研究;基于BP神经网络,依据烟叶等级间差异较大的颜色分量作为神经网络输入因子,从而实现烟叶等级的预测识别。结果显示,用该模型进行烟叶等级预测识别的准确率可达89.17%,耗时仅0.39s。说明根据设计的BP神经网络可实现通过颜色特征对烟叶等级较为准确的预测,可靠性高。

引用

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共 14 条

[1]

不同烟草品种生理特性研究 [J].