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🔥 内容介绍

一、技术背景与核心目标

水果分类是农产品加工、零售溯源、智能仓储等领域的关键基础任务，传统人工分类方式存在效率低、主观性强、易受环境干扰等局限，难以满足现代化生产与流通的自动化需求。随着计算机视觉与深度学习技术的发展，基于图像的自动分类方法凭借非接触式检测、高准确率、可规模化应用等优势，成为水果分类的主流技术方向。

本文提出基于计算机视觉和前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）的自动水果分类系统，核心目标是：通过计算机视觉技术提取水果图像的颜色、形状、纹理等关键特征，利用前馈神经网络强大的特征拟合与分类能力，实现对多种常见水果（如苹果、橙子、香蕉、草莓、猕猴桃等）的高精度、快速自动分类，同时具备对光照变化、姿态偏移、轻微损伤等复杂场景的鲁棒性，为农产品智能化处理提供技术支撑。

二、系统整体架构与核心技术模块

系统采用 “图像采集 - 预处理 - 特征提取 - 模型训练 - 分类推理” 的端到端架构，各核心模块协同工作，确保分类精度与效率的平衡，具体架构如下：

1. 图像采集模块

采用工业相机（分辨率≥1920×1080）搭配环形补光灯构建采集系统，为避免光照不均导致的特征失真，补光灯采用冷光源设计，光照强度可调节（5000-10000 lx）。采集场景设置为固定背景（白色哑光背板），水果放置于旋转载物台，单次采集多角度图像（3-5 张），后续通过图像拼接或特征融合提升分类鲁棒性。该模块的核心作用是获取清晰、无干扰的水果原始图像，为后续处理提供高质量数据基础。

2. 图像预处理模块

针对采集图像中可能存在的噪声、光照干扰、背景冗余等问题，设计多步骤预处理流程，确保特征提取的有效性：

• 噪声抑制：采用高斯滤波（窗口尺寸 3×3）去除图像传感器噪声，结合形态学开运算（先腐蚀后膨胀）消除微小杂质干扰；

• 背景分割：基于颜色空间阈值法（HSV 颜色空间）分离水果前景与背景，通过阈值自适应调整（Otsu 算法）适配不同水果的颜色特性，实现精准分割；

• 图像归一化：将分割后的水果图像缩放至统一尺寸（如 224×224 像素），同时进行灰度归一化（像素值映射至 [0,1] 区间），降低图像尺寸与亮度差异对模型训练的影响；

• 数据增强：为提升模型泛化能力，对预处理后的图像进行随机翻转（水平 / 垂直）、旋转（±15°）、亮度对比度微调（±10%）、高斯噪声添加（方差≤0.02）等增强操作，扩充训练数据集。

3. 特征提取模块（计算机视觉核心）

基于计算机视觉技术提取水果的多维度视觉特征，涵盖颜色、形状、纹理三大核心维度，为前馈神经网络提供全面的输入特征：

• 颜色特征：在 HSV 颜色空间中统计颜色直方图（每个通道 16 个区间），计算颜色矩（一阶矩均值、二阶矩方差、三阶矩偏度），共提取 3×16 + 3×3 = 57 维颜色特征，捕捉水果的颜色分布特性；

• 形状特征：通过边缘检测（Canny 算子）提取水果轮廓，计算轮廓的几何参数，包括面积、周长、圆形度（4π× 面积 / 周长 ²）、椭圆度（短轴 / 长轴）、Hu 矩（7 个不变矩），共 11 维形状特征，刻画水果的形态特征；

• 纹理特征：采用灰度共生矩阵（GLCM）在 0°、45°、90°、135° 四个方向上计算纹理参数，包括对比度、相关性、能量、均匀性，共 4×4 = 16 维纹理特征，反映水果表面的纹理细节。

最终，将颜色、形状、纹理特征拼接为维度为 57+11+16=84 维的特征向量，作为前馈神经网络的输入。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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