[发明专利]基于神经网络的水果等级分类系统

权利要求书

1.一种基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于，包括：

多个图像摄取单元，分别用于摄取同一水果的图像信息；

特征提取单元，用于分析所述多个图像摄取单元各自提供的图像信息以获得水果的特征信息，其中，所述特征信息包括形状、颜色及面积；

多个水果分类单元，每一个均用于根据所获得的水果的特征信息、采用各自预定神经网络分类器来将水果予以分类；

融合单元，用于基于预定融合策略来将所述多个水果分类单元的分类结果予以融合后，获得水果的等级结果。

2.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于，所述特征提取单元包括：第一子单元，用于将以红、绿、及蓝表示像素点信息的图像信息按照以下公式转换为以色调、亮度和饱和度表示像素点信息的图像信息后，再来获得水果颜色特征信息，

H=arccos[[(R-G)+(R-B)]/2[(R-G)2+(R-B)(G-B)]1/2];]]>

其中，H为像素点的色调：R、G、B分别为像素点的红、绿、蓝组分。

3.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于，所述特征提取单元包括：基于图像中的水果横向尺寸与纵向尺寸的比例来确定水果形状的第二子单元。

4.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于，所述特征提取单元包括：将图像信息转换为二值图像信息，并基于二值图像信息来确定水果面积的第三子单元。

5.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于，所述多个水果分类单元包括第一分类单元，用于根据所获得的水果的特征信息、采用预定BP神经网络分类器来将水果予以分类。

6.如权利要求5所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于：所述预定BP神经网络分类器包括一个输入层、两个隐节点层和一个输出层。

7.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于：所述多个水果分类单元包括第二分类单元，用于根据所获得的水果的特征信息、采用预定竞争型神经网络分类器来将水果予以分类。

8.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于：所述多个水果分类单元包括第三分类单元，用于根据所获得的水果的特征信息、采用预定径向基神经网络分类器来将水果予以分类。

9.如权利要求1所述的基于多分类器融合的水果自动分级系统，其特征在于：所述预定融合策略包括多数投票法策略。