基于X射线图像的核桃品种识别方法研究

作     者：高庭耀 张淑娟 孙鹏 赵华民 孙海霞 牛瑞敏 GAO Tingyao;ZHANG Shujuan;SUN Peng;ZHAO Huamin;SUN Haixia;NIU Ruimin

作者机构：山西农业大学农业工程学院山西太谷030800 山西万科医用设备有限公司山西太谷030800 

出 版 物：《食品科技》 (Food Science and Technology)

年 卷 期：2020年第45卷第11期

页      面：284-288页

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 09[农学] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：山西省重点研发计划项目(201903D221027) 山西省应用基础研究项目(201801D121252) 

主　　题：X射线成像技术 品种判别 概率神经网络 极限学习机 核桃 

摘      要：针对核桃品种混杂问题,研究基于X射线成像技术的核桃品种识别方法。采集不同核桃品种的X射线图像,并对图像进行预处理和背景分割;采用多种方法提取图像的纹理特征和形状特征,共计71个特征参数。分别利用极限学习机(ELM)和概率神经网络(PNN)建立核桃的品种判别模型。结果表明:在核桃品种判别的所有模型中,老树核桃被误判的个数最多,识别率有待提高,ELM判别模型整体识别率优于PNN判别模型;在3种核桃的判别过程中,ELM判别模型的总体判别率达到88.76%。因此基于X射线成像技术能有效判别核桃品种,为实现核桃品种自动分选提供了新的研究方向。