【摘 要】
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针对目前芒果的外观品质分级主要采取人工方法所存在的不足,提出了一种基于计算机视觉和极限学习机神经网络(ELM)模型的芒果分级方法。首先,利用图像处理方法对拍摄的芒果图
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针对目前芒果的外观品质分级主要采取人工方法所存在的不足,提出了一种基于计算机视觉和极限学习机神经网络(ELM)模型的芒果分级方法。首先,利用图像处理方法对拍摄的芒果图像进行预处理;然后,根据芒果的外观特征提取芒果面积、等效椭圆长短轴之比、H分量均值和缺陷面积所占百分比4个特征参数,作为模型的输入向量,并以芒果的3个等级级别为模型输出向量。在模型的建立过程中,采用粒子群优化算法(PSO)对ELM随机给定的输入权值矩阵和隐层阈值进行寻优,最后以实验获得的数据对模型进行训练和测试。结果表明:使用粒子群算法优化后的极限学习机模型(PSOELM)与单纯的ELM、传统的BP和SVM相比,具有更高的分级精度,为水果的等级分级提供了一种新的方法。
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