基于机器视觉与BA-BP的苹果分级系统研究

作     者：刘佳浩 高军伟 

作者机构：青岛大学自动化学院山东省工业控制技术重点实验室 

出 版 物：《中国农业科技导报》 (Journal of Agricultural Science and Technology)

年 卷 期：2024年

学科分类：0828[工学-农业工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：山东省自然科学基金项目(ZR2019MF063) 山东省重点研发计划项目(2017GGX10115) 

主　　题：水果分级 机器视觉 蝙蝠算法 BP神经网络 

摘      要：为实现水果的精确分级，以苹果为分拣对象，设计了基于机器视觉与BA-BP的苹果分级系统。首先，对实时采集的苹果图像进行预处理，得到轮廓图像，采用改进的Canny边缘检测算法提取苹果轮廓，使用最小外接圆法、颜色模型转换和灰度共生矩阵等方法提取苹果果径、色泽度、圆形度和纹理特征。其次，对采集的训练组数据进行滤波和归一化处理，将处理好的数据输入到BP神经网络模型中，再利用蝙蝠算法对BP网络模型进行优化，完成网络模型的训练。最后，将测试组数据分别输入到完成训练的BA-BP神经网络系统和BP神经网络系统中。结果表明，BA-BP神经网络系统识别准确率达到96%，性能明显优于BP神经网络系统，平均分级时间在1.25 s以内。因此，该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求，有助于实现对于苹果品级的准确识别。