基于ANFIS的中国山楂果实损伤检测：以分形维数与RGB强度为特征

本文主要探讨了在图像处理领域中一种创新的应用，即利用适应性神经模糊推理系统（Adaptive Neural-Fuzzy Inference System, ANFIS）对中文杨梅（Myricaria rubra）上的瘀伤进行检测。作者通过结合分形维数（Fractal Dimension, FD）和RGB（红绿蓝）颜色强度值来构建这个模型。文章首先介绍了ANFIS的基本原理，这是一种结合了神经网络和模糊逻辑的智能计算方法，特别适用于处理不确定性问题，如图像中的瑕疵检测。 ANFIS的核心在于其自适应性，可以根据输入数据的特性动态调整规则库，提高了模型的灵活性和准确性。研究中，作者尝试了不同类型的输入 membership functions (MFs)，包括'gauss2mf'等，对比它们在瘀伤检测中的性能。结果显示，'gauss2mf'MF在缺陷识别任务中表现出色，其分类精度达到了令人满意的100%对于无病果，以及78.57%对于有瘀伤的果实。这表明ANFIS能够有效区分健康与受损的杨梅，为实际生产中的自动化品质控制提供了有效的解决方案。 值得注意的是，本文的研究不仅局限于理论层面，还包含了实际应用的步骤和结果分析，这对于图像处理技术在农业和食品工业中的具体实施具有很高的实用价值。分形维数作为图像特征的一种量化方式，能够捕捉到图像内部的复杂结构，而RGB颜色强度则反映了物体的色彩信息，两者相结合，使ANFIS模型在检测细微损伤时更具优势。 总结来说，这篇文章详细介绍了如何运用ANFIS技术，结合分形维数和RGB信息，来实现对中国杨梅表面瑕疵的精准识别，为水果质量控制提供了新的算法支持。这项研究对于提升农业生产和食品行业的自动化水平，以及减少人工检查的工作量都具有重要意义。