基于BP神经网络的面包工业化生产发酵程度视觉判定

目的:建立BP神经网络模型来实现对面团发酵成熟度的精准判定.方法:利用机器视觉技术采集并处理面包发酵过程的图片,获取图片的量化信息,建立了一种基于BP(back propagation)神经网络的面包发酵程度预测模型.将时间、面积、瞬时速度、膨胀率、灰度值能量、灰度值相互关系、灰度值均匀性、灰度值对比度,作为输入神经元,建立相关参数的回归模型.结果:给定特征参数与面包的发酵过程存在相关性,能够有效表征面包的发酵程度;基于BP神经网络建立的预测模型准确率达到88.41％.结论:该模型能够实现对面包发酵程度的准确判定,有效提高面包工业化生产中品质的一致性....

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Published in食品与机械 Vol. 38; no. 2; pp. 197 - 202
Main Authors 赵纯, 陈学永, 吴少霜, 庞杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 福建农林大学机电工程学院,福建福州 350000%福建农林大学食品科学学院,福建福州 350000 2022
Subjects
机器视觉;BP神经网络;发酵;面包;计算机视觉
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ISSN1003-5788
DOI10.13652/j.issn.1003-5788.2022.02.033

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Summary:目的:建立BP神经网络模型来实现对面团发酵成熟度的精准判定.方法:利用机器视觉技术采集并处理面包发酵过程的图片,获取图片的量化信息,建立了一种基于BP(back propagation)神经网络的面包发酵程度预测模型.将时间、面积、瞬时速度、膨胀率、灰度值能量、灰度值相互关系、灰度值均匀性、灰度值对比度,作为输入神经元,建立相关参数的回归模型.结果:给定特征参数与面包的发酵过程存在相关性,能够有效表征面包的发酵程度;基于BP神经网络建立的预测模型准确率达到88.41％.结论:该模型能够实现对面包发酵程度的准确判定,有效提高面包工业化生产中品质的一致性.
ISSN:1003-5788
DOI:10.13652/j.issn.1003-5788.2022.02.033