APPLICATION OF GENETIC ALGORITHM (GA) TRAINED ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO IDENTIFY TOMATOES WITH PHYSIOLOGICAL DISEASES

机译：遗传算法（GA）训练的人工神经网络在识别具有生理疾病的番茄中的应用

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We synthetically applied computer vision, genetic algorithm and artificial neural network technology to automatically identify the tomatoes that had physiological diseases. Firstly, the tomatoes' images were captured through a computer vision system. Then to identify cavernous tomatoes, we analyzed the roundness and detected deformed tomatoes by applying the variation of fruit's diameter. Secondly, we used a Genetic Algorithm (GA) trained artificial neural network. Experiments show that the above methods can accurately identify tomatoes' shapes and meet requests of classification; the accuracy rate for the identification for tomatoes with physiological diseases was up to 100%.

机译：我们综合运用计算机视觉，遗传算法和人工神经网络技术来自动识别患有生理疾病的西红柿。首先，通过计算机视觉系统捕获西红柿的图像。然后，为了识别海绵番茄，我们分析了圆度并通过应用水果直径的变化来检测变形的番茄。其次，我们使用了遗传算法（GA）训练的人工神经网络。实验表明，以上方法能够准确识别番茄的形状，满足分类要求。对生理性疾病番茄的鉴定准确率高达100％。

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来源
《IFIP(International Federation for Information Processing) TC 12 International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture(CCTA 2007); 20070818-20; Wuyishan(CN)》|2007年|P.11031111|共2页
会议地点 Wuyishan(CN)
作者
Junlong Fang; Changli Zhang; Shuwen Wang;
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作者单位

Engineering College Northeast Agricultural University Harbin, Heilongjiang 150030 China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
tomato with physiological disease; computer vision; artificial neural network; genetic algorithms;

机译：番茄生理病害；计算机视觉；人工神经网络；遗传算法;

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