一种基于神经网络的半夏品质分级方法

作者：丁周阳; 江志刚; 陈道家; 方丹; 彭宏

来源：2019-09-30, 中国, ZL201910943122.7.

本发明公开了一种基于神经网络的半夏品质分级方法。该方法包括以下步骤：终端将采集的半夏图像通过机器视觉获得半夏的大小、缺陷面积、形状、色泽、表面纹理、颜色分布；半夏的大小、缺陷面积、形状、色泽、表面纹理、颜色分布进一步结合作业区域的温度和湿度,构成8维特征数据作为BP神经网络的输入量,人工标注的半夏品质等级作为输出量；进行BP神经网络训练和测试；将采集到的半夏图像输入前述步骤1处理和步骤2训练好的神经网络模型得到半夏品质等级,结合GPS传感器采集半夏收获机的作业位置以及人工记录的收货批次号,采用QR Code编码技术生成专属的可溯源信息二维码。本发明可以精确地确定半夏品质,实现半夏产品信息可溯源。

• 单位
  武汉科技大学