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大连海洋大学学报  2014, Vol. 29 Issue (1): 70-74    DOI: 10.3969/J.ISSN.2095-1388.2014.01.015
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一种基于神经网络的扇贝图像识别方法
杨眉1, 魏鸿磊1,华顺刚2
1.大连海洋大学 渔业工程技术研究所,辽宁 大连 116023;2.大连理工大学 机械工程学院,辽宁 大连 116024
Ascallopimagerecognitionmethodbasedonaneuralnetwork
YANG Mei1,WEI Hong-lei1,HUA Shun-gang2
1.Fishery Engineering Institute, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China; 2. College of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China
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摘要 为了满足计算机视觉辅助下应用机器人进行扇贝自动分拣的实时性和鲁棒性要求,提出了一种基于神经网络的扇贝识别和分级方法。首先对图像进行灰度化处理,并用canny算子检测目标边界,然后用8-连通邻域追踪算法提取目标边界像素坐标,最后计算目标边界到中心点的平均距离及其绝对平均误差,并作为特征信息训练BP神经网络,实现对扇贝图像识别和分类。实验结果表明,该方法可以快速实现扇贝的自动识别和分级工作。
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杨眉
魏鸿磊
华顺刚
关键词:  扇贝识别  图像处理  特征提取  BP神经网络    
Abstract: A scallop identification and classification method is proposed based on neural network to need the timeliness and robustness requirements of scallops sorting by computer vision aided robot automatically. Firstly, color image was converted into graying image, and object edges were detected by a canny operator on the binary image. Secondly, the pixel coordinates of object edges were extracted by eight neighborhood tracking method, and the mean and variance of the distance between image edge and image center were computed. Finally, BP neural network was trained to classifier of scallops using the mean and variance of the distance as classification feature. Experimental results indicated that the neural network classifier quickly and correctly completed the identification and gradation of scallops.
Key words:  scallop recognition    image processing    feature extraction    BP neural network
                    发布日期:  2016-12-30      期的出版日期:  2014-02-21
中图分类号:  TQ391.41  
引用本文:    
杨眉, 魏鸿磊, 华顺刚. 一种基于神经网络的扇贝图像识别方法[J]. 大连海洋大学学报, 2014, 29(1): 70-74.
YANG Mei, WEI Hong-lei, HUA Shun-gang. Ascallopimagerecognitionmethodbasedonaneuralnetwork. Journal of Dalian Ocean University, 2014, 29(1): 70-74.
链接本文:  
https://xuebao.dlou.edu.cn/CN/10.3969/J.ISSN.2095-1388.2014.01.015  或          https://xuebao.dlou.edu.cn/CN/Y2014/V29/I1/70
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