%0 Journal Article
%T 基于小波变换和BP神经网络的蛋壳破损检
%A 彭辉
%A 文友先
%A 王巧华
%A 王树才
%A 吴兰兰
%J 农业机械学报
%P 170-174
%D 2009
%X 提出了一种基于多层小波变换和纹理分析的蛋壳破损检测方法。该方法对获取的鸡蛋透射图像G分量在不同水平上进行小波分解，计算和分析各水平高频细节子图像的纹理特征参数，实验确定最有效的8个特征参数作为BP网络输入，建立结构为8—20—2的BP神经网络蛋壳破损分类模型。实验表明，该方法对无破损蛋、线状破损蛋、网状破损蛋和点状破损蛋的判别正确率分别为95%、90%、95%、80%，平均识别率为
%K 鸡蛋
%K 破损
%K 检测
%K 小波变换
%K BP神经网络
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=090238&flag=1