基于遗传神经网络的种蛋成活识别系统

摘要：

为解决人工识别种蛋受精误差和效率低等问题,本文提出一种基于DSP硬件平台和遗传神经网络的识别系统.系统以DM6437处理器搭建硬件处理平台,系统识别软件是遗传神经网络算法.它通过拍摄装置获取200枚种蛋图像,图像信息输入DSP系统的处理算法,提取图像的色调(H)分量颜色特征,使用主成分分析法找出色度分量中4个主成分特征,他们的总贡献率超过90％.最后利用遗传神经网络算法输入4个色度主成分特征,预测输出是孵化种蛋的成活性.训练神经网络并用测试集样本验证神经网络.实验结果是遗传神经网络和BP神经网络检测正确识别率分别是93％和86％,表明遗传神经网络的准确率较高,可以实现自动检测种蛋受精和成活.

关键词：BP神经网络、遗传算法、孵化种蛋、受精、DM6437

所属期刊栏目：36

分类号：TS253.7;S126(食品工业)

资助基金：吉林农大青年启动基金201227——基于DSP图像处理的鸡蛋品质无损分级研究;吉林省教育厅“十二五”规划课题201356——农田大规模传感器网络数据管理技术研究;吉林农大青年启动基金201327——吉林省农产品加工业专利竞争态势分析及技术创新能力研究

在线出版日期：2015-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：191-193,206