论文部分内容阅读
形状判别是苹果外观品质检测中不可缺少的内容。本文先后采用主动形状模型（ASM）和基于傅立叶描述子的神经网络方法进行苹果形态分级，实验结果表明：传统神经网络方法的判别准确率为83.3％左右，而ASM方法的分级效果较好，对苹果果形的判别准确率高达95％，模型与实际对象匹配的时间不超过2s，且直观性强、鲁棒性好，具有较好的灵活性，能够满足苹果实时分级的需要。