領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
形狀判別是蘋果外觀品質(zhì)檢測中不可缺少的內(nèi)容。本文先后采用主動形狀模型(ASM)和基于傅立葉描述子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行蘋果形態(tài)分級。實(shí)驗結(jié)果表明:傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的判別準(zhǔn)確率為83．3%左右,而ASM方法的分級效果較好,對蘋果果形的判別準(zhǔn)確率高達(dá)95%,模型與實(shí)際對象匹配的時間不超過2s,且直觀性強(qiáng)、魯棒性好,具有較好的靈活性,能夠滿足蘋果實(shí)時分級的需要。
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