基于图像分析技术的烤烟上部叶采收成熟度判别OA北大核心CSCDCSTPCD
Harvest maturity identification for upper flue-cured tobacco leaves based on image analysis technology
为实现烤烟上部叶成熟度的客观准确判断,降低人为主观因素对烤烟采收成熟度判断的错误率,在烟叶采收前,对不同田间成熟度的烤烟上部叶图像进行采集,利用MATLAB2018b提取烤烟颜色特征值与纹理特征值,建立BP神经网络模型,并对烤烟采收成熟度进行分类甄别.结果表明,不同成熟度烤烟上部叶的颜色特征值与纹理特征值有较明显的差异,所建立的BP神经网络模型能够较为准确地识别不同成熟度的烤烟上部烟叶,其中训练样本的预测值与实际值的决定系数达到0.9855,验证…查看全部>>
路晓崇;杨超;王松峰;鄢敏;杨洋;彭玖华;郑小雨;杨懿德
河南农业大学烟草学院,郑州市金水区文化路 95 号 450002中国烟草总公司重庆市公司,重庆市江北区五江路 20 号 400023中国农业科学院烟草研究所 农业部烟草生物学与加工重点实验室,山东省青岛市崂山区科苑经 4 路 11 号 266101四川省烟草公司宜宾市公司 四川省宜宾市叙州区南岸街道戎州路 4 号 644000四川省烟草公司宜宾市公司 四川省宜宾市叙州区南岸街道戎州路 4 号 644000中国烟草总公司重庆市公司,重庆市江北区五江路 20 号 400023河南农业大学烟草学院,郑州市金水区文化路 95 号 450002四川省烟草公司宜宾市公司 四川省宜宾市叙州区南岸街道戎州路 4 号 644000
农业科技
烤烟上部叶成熟度BP神经网络
《烟草科技》 2021 (5)
31-37,7
四川省烟草公司宜宾市公司资助项目"云烟116适应性及配套技术研究与示范"(201951150020107)中国烟草总公司重庆市公司资助项目"提高渝金香烟叶成熟度关键技术研究与应用"(NY20180601070002).
评论