基于圖像特征的蔬菜葉片水分檢測

2.27萬字 43頁 原創(chuàng)作品，獨家提交，已通過查重系統(tǒng)


摘要 綠葉蔬菜吃起來味美爽口，而且能夠開胃助消化，富含礦物質(zhì)、有機酸、維生素等營養(yǎng)元素，可以說綠葉蔬菜是老百姓飯桌上必備的佳肴。但是采摘后的綠葉蔬菜不易于長期儲藏，如果儲藏不好會造成很大的經(jīng)濟損失。水分是影響綠葉蔬菜新鮮度的最重要的因素，所以在購買綠葉蔬菜時要好好地觀察蔬菜的葉片，辨別蔬菜新鮮度的方法有很多種，比如觀察蔬菜葉片的顏色等。
本研究選擇溫室生菜為研究對象，在自然光照的條件下進行試驗，采集生菜的葉片圖像，并測量計算出生菜葉片中含水率。利用計算機圖像處理技術(shù)，對采集到的生菜葉片圖像進行直方圖修正、平滑抑噪、邊緣銳化以及對生菜葉片圖像進行分割。選取最有效的方法對葉片進行預(yù)處理。然后提取生菜的圖像特征，葉片的特征包括紋理、形狀以及顏色特征。結(jié)合生菜葉片的含水率，構(gòu)建基于圖像的含水率模型。為了能夠根據(jù)生菜葉片的紋理特征，了解生菜的新鮮度，力求構(gòu)建最有效的生菜葉片水分檢測模型。根據(jù)生菜葉片的紋理特征，構(gòu)建合適的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)果中可以得到實際值和預(yù)測值已經(jīng)很接近了，相關(guān)系數(shù)R已經(jīng)能夠達到0.8769，但還是有一定的誤差，此BP網(wǎng)絡(luò)還需要一定的改進。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理 圖像分割 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識別