TY -的盟Villasenor-Aguilar马科斯j . AU - Botello-Alvarez恩里克·j . AU - Perez-Pinal f·哈维尔盟——Cano-Lara Miroslava盟——Leon-Galvan m法盟——Bravo-Sanchez Micael-G。盟,Barranco-Gutierrez Alejandro i . PY - 2019 DA - 2019/07/04 TI -模糊分类使用视觉系统成熟的番茄SP - 3175848六世- 2019 AB -人工视觉系统(AVS)已经成为非常重要的精准农业应用于生产高质量和低成本高的食物通过环境保健功能特征生成的实践。本文报道一种新的模糊分类架构的设计和实现基于RGB颜色模型和描述符。三个输入使用的平均值相关联的颜色成分番茄的四个视图;三角形隶属度函数的数量与组件相关联 R 和 B 三个和四个组件的情况下 G 。番茄样品的用量在训练40和二十来测试;培训是通过使用Matlab©ANFISEDIT。番茄样本分为六类根据美国农业部(USDA)。这项研究集中在优化颜色空间的描述符来实现高精度的预测结果最终分类任务的错误 536995年 × 10 ⁶。计算机视觉系统(CVS)与照明由图像隔离系统集成;图像捕捉系统使用一个覆盆子π3和相机模块覆盆子π2在一个固定的距离和一个黑色背景。在CVS的实现,三种不同颜色的描述方法对番茄分类进行了分析和各自分散系统也设计,其中两个使用文献中描述的描述符。SN - 1687 - 725 - 2019/3175848 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/3175848——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER