基于数学形态学和神经网络对番茄生理病害果的识别

应用数学形态学理论,提出一种膨胀和腐蚀的快速算法运用于番茄不同病害果特征提取,运用计算机视觉技术,根据病害果的几何矩特征,应用神经网络技术进行番茄病害果识别.研究表明,该方法能准确识别番茄病害果的形状,满足分级的要求,识别率达90%以上.

用遗传算法训练的人工神经网络识别番茄生理病害果

综合运用计算机视觉技术、遗传算法、人工神经网络技术,实现番茄生理病害果的自动识别。首先,通过计算机视觉系统获取番茄的图像,利用图像的圆度值判别空洞果,利用图像的果径变化特征判别变形果。其次,采用遗传算法训练的人工神经网络进行试验研究。试验表明,该方法能准确识别番茄的形状,满足分级的要求,对番茄生理病害果的识别准确率可以达到100%。