基于主成分分析和BP神经网络的蚕蛹分类方法  

作　　者：梁培生[1,2] 孙辉[1] 张国政[2] 方瑷[2] 周二杰 

机构地区：[1]江苏科技大学,江苏镇江212013 [2]中国农业科学院蚕业研究所,江苏镇江212018

出　　处：《江苏农业科学》2016年第10期428-430,582,共4页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家科技支撑计划(编号:2011BAD33B04)

摘　　要：为探究快速、无损进行蚕蛹雌雄分类的可行性,利用机器视觉技术对蚕蛹图像进行获取,应用主成分分析法结合BP人工神经网络方法进行分析识别。首先,对所得图像进行灰度化、滤波去噪、二值化、特征提取等预处理,再应用主成分分析法得到包含蚕蛹88.94%特征信息的4个主成分,将其作为BP神经网络的输入变量,对应的蚕蛹性别作为输出。建立1个BP神经网络的识别模型,该模型对于蚕蛹分类的准确率达到98%,符合我国农业部桑蚕行业的标准。机器视觉结合主成分分析和BP神经网络的方法能够准确进行蚕蛹分类,对实际生产具有积极的指导意义。

关 键 词：机器视觉 蚕蛹 主成分分析 BP神经网络 分类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] S126[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]