【摘 要】
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针对传统的新鲜度检测方法存在着操作复杂、耗时和具有破坏性等缺点,研究尝试利用计算机视觉技术对鱼的新鲜度进行快速无损检测。利用自行设计的图像采集装置采集鲫鱼在4℃恒
【基金项目】
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公益性行业(农业)科技专项基金项目(201003008-04)
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针对传统的新鲜度检测方法存在着操作复杂、耗时和具有破坏性等缺点,研究尝试利用计算机视觉技术对鱼的新鲜度进行快速无损检测。利用自行设计的图像采集装置采集鲫鱼在4℃恒温条件下储藏不同天数的图像,运用数字图像处理技术从采集图像中分别分割提取出鱼眼虹膜、鱼鳃、体表的颜色以及体表的纹理等感兴趣区域图像特征信息,对这些信息采用PCA降维,建立BP神经网络模型对鱼储藏天数进行预测,最佳主成分数为8,训练集样本的分类正确率可达到94%,测试集的达到85%。研究结果表明,计算机视觉技术应用于鱼新鲜度的检测具有可行性。
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