【摘 要】
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文章介绍了一种基于BP神经网络的水果分级方法。采用数字图像处理的方法对图像进行预处理，选择水果表面颜色的均值和方差来表示水果的颜色特征，采用一个与水果目标具有同样二阶
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目(Y201017164)
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文章介绍了一种基于BP神经网络的水果分级方法。采用数字图像处理的方法对图像进行预处理，选择水果表面颜色的均值和方差来表示水果的颜色特征，采用一个与水果目标具有同样二阶矩的椭圆来近似表示水果的形状，简化了果形描述的复杂程度。通过RP算法训练，可以得到一个具有9个隐层神经元的BP神经网络结构参数。试验表明：采用该模型对水果等级进行分级，平均正确率为92．5％，分级一个水果的时间为10．3ms。说明采用BP神经网络技术可实现对水果等级的自动判定，该方法具有正确率高、实时性好的特点。
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