果型综合评价系统中的退火演化和神经网络融合方法研究3.pdf

V o l N o 　1997 年　　12 月 . 　 1997 T ransactions of the CSA E D ec 果型综合评价系统中的退火演化 和神经网络融合方法研究 ① 陈晓光 　杨秀坤　马成林　于海业 ( 吉林工业大学) 提　要　应用计算机视觉技术获取了国光、富士和黄元帅三个不同品种苹果的形状特征参数, 采用退火演化算法及神经网络“融合”方法建立了分级合作的层次处理自动评价系统, 实现了对 果型的快速、准确综合判别。实验表明, 该方法准确率达到 95 % , 并具有较好的鲁棒性和灵活 性, 能够满足多品种、大批量实时分级的需要。 关键词　果型评价　退火演化算法　计算机视觉　人工神经网络 Study on Annea ling Evolutionary A lgor ithm s and Neura l Network Fusion M ethod Used in the Syn thetic Eva lua tion of Fruit Shapes 　 　 　 C he n Xia o gua ng Ya ng Xiu kun M a C he ng lin Yu Ha i ye (J ilin U niversity of T echnology , Chang chun) Abstract　T he shape featu re param eters of th ree differen t b reeds of app les w ere ex tracted w ith the com pu ter vision techno logy. U sing the Sim u lated Evo lu tionary A lgo rithm and the N eu ral N etw o rk Fu sion M ethods, a h ierarch ical au tom atic evaluation system w as estab lished, w h ich can ach ieve h igh speed and accu rate syn thetic judgem en t of the app le shapes . T h is m ethod po ssesses a fairly good robu stness and flex ib ility, and can satisfy the need . of m u lti b reed real tim e fru it grading in b ig scale 　 　 　 Key words F ru it shape judgem en t A nnealing evo lu tionary algo rithm Com pu ter vision 　 N eu ral netw o rk 水果的外型特征是评价其品质的一个重要指标。因此, 形状判别是水果品质检测中不可 缺少的内容。目前, 国内水果的形状分级均采用人工外观检查和比较, 这一肉眼判别过程存 在着缺乏客观性、精度欠高、视觉容易疲劳、速度缓慢等问题, 给水果的销售和出口带来很大 困难。本文以富士、国光和黄元帅苹果为例, 用计算机图象处理及神经网络融合技术建立了