基于神经网络对于水果的视觉识别与检测任务书

 2021-10-14 08:10

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

针对多种水果混合的图像, 对各种水果的提取和识别进行研究。

利用HALCON 软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理;为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞,借助 Sobel 算子进行边缘提取以接合断边, 并基于数学形态学算子填充孔洞。

再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征,用多幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本,然后利用构造的样本对 BP 神经网络进行训练和测试。

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2. 参考文献

[1] Kavdir. Apple Sorting Using Artificial Neural Networks and Spectral Imaging[J]. American Society of Agricultural Engineers,2002, 45(6):1995-2005.[2] Yimyam P,Chalidabhongse T,Sirisomboon P, et al. Physical Properties Analysis of Mango Using Computer Vision[EB/OL].Http://2005.iccas.org/submission/paper/upload/2ICCAS2005-188-Chalidabhongse.pdf[3] 冯 斌,汪懋华.基于计算机视觉的水果大小检测方法[J].计算机工程与应用,2003,34(1):73-75.[4] 宁纪锋,何东健.基于图像形态学的球形果实品质检测研究[J].农机化研究,2001(3):28-29.[5] 何 斌,马天予,王运坚,等.Visual C 数字图像处理[M].第2版.北京:人民邮电出版社,2002.[6] 吕秋霞,张景鸿.基于神经网络的水果自动分类系统设计[J].安徽农业科学,2009, 37(35):17392-17394.

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