基于图像特征的蔬菜叶片水分检测.doc

基于图像特征的蔬菜叶片水分检测

2.27万字 43页 原创作品，独家提交，已通过查重系统


摘要 绿叶蔬菜吃起来味美爽口，而且能够开胃助消化，富含矿物质、有机酸、维生素等营养元素，可以说绿叶蔬菜是老百姓饭桌上必备的佳肴。但是采摘后的绿叶蔬菜不易于长期储藏，如果储藏不好会造成很大的经济损失。水分是影响绿叶蔬菜新鲜度的最重要的因素，所以在购买绿叶蔬菜时要好好地观察蔬菜的叶片，辨别蔬菜新鲜度的方法有很多种，比如观察蔬菜叶片的颜色等。
本研究选择温室生菜为研究对象，在自然光照的条件下进行试验，采集生菜的叶片图像，并测量计算出生菜叶片中含水率。利用计算机图像处理技术，对采集到的生菜叶片图像进行直方图修正、平滑抑噪、边缘锐化以及对生菜叶片图像进行分割。选取最有效的方法对叶片进行预处理。然后提取生菜的图像特征，叶片的特征包括纹理、形状以及颜色特征。结合生菜叶片的含水率，构建基于图像的含水率模型。为了能够根据生菜叶片的纹理特征，了解生菜的新鲜度，力求构建最有效的生菜叶片水分检测模型。根据生菜叶片的纹理特征，构建合适的BP神经网络模型，从网络训练结果中可以得到实际值和预测值已经很接近了，相关系数R已经能够达到0.8769，但还是有一定的误差，此BP网络还需要一定的改进。

关键词：数字图像处理 图像分割 BP神经网络 模式识别