基于SOM神经网络实现猪肉颜色的自动分级

被引：1

作者：

王蓉蓉 ^{[1
]}

鲁奕俊 ^{[1
]}

贾渊 ^{[2
]}

彭增起 ^{[1
]}

靳红果 ^{[1
]}

胡志军 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京农业大学农业部农畜产品加工与质量控制重点开放实验室

[2] 西南科技大学计算机科学与技术学院

来源：

食品工业科技 | 2010年 / 31卷 / 09期

关键词：

猪肉颜色; 自动分级; 图像处理; 自组织映射神经网络;

D O I：

10.13386/j.issn1002-0306.2010.09.111

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

结合图像处理和SOM神经网络对猪肉背最长肌断面颜色的分级进行了研究。通过摄像头采集猪肉背最长肌断面图像,对图像进行均值滤波后,将图像背景、脂肪去除,在此基础上,得到了肌肉颜色特征值向量H、S和L值。将H、S和L值输入自组织映射(SOM)神经网络进行聚类分析,以实现对猪肉颜色等级的划分。结果表明,对6个颜色等级分级准确率分别为73·2%、80·1%、90·5%、65·8%、54·7%和33·1%。大量的实验表明,计算机智能化分级系统具有很好的稳定性和一定的准确率,可以作为有效的猪肉颜色分级工具,但分级准确率还有待于进一步提高。

引用

页码：65 / 67+72 +72

页数：4

共 9 条

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