【摘 要】
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目的:解决目前红枣检测过程中果梗/花萼容易被误识别为缺陷枣的问题.方法:提出一种基于深度学习和图像处理的干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷识别方法.通过改进深度残差网络ResNeXt-50,采用感兴趣区域提取方法和迁移学习技术提出一种TL-ROI-X-ResNext-50分类模型,实现干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷分类.结果:通过模型试验对比,感兴趣区域提取方法和迁移学习技术可以减少模型计算成本,提高准确率,模型识别准确率可达94.17％.结论:该方法可初步满足干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷在线检测装备的生产需求.
【机 构】
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石河子大学机械电气工程学院,新疆 石河子 832003;石河子大学机械电气工程学院,新疆 石河子 832003;农业农村部西北农业装备重点实验室,新疆 石河子 832003
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目的:解决目前红枣检测过程中果梗/花萼容易被误识别为缺陷枣的问题.方法:提出一种基于深度学习和图像处理的干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷识别方法.通过改进深度残差网络ResNeXt-50,采用感兴趣区域提取方法和迁移学习技术提出一种TL-ROI-X-ResNext-50分类模型,实现干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷分类.结果:通过模型试验对比,感兴趣区域提取方法和迁移学习技术可以减少模型计算成本,提高准确率,模型识别准确率可达94.17％.结论:该方法可初步满足干制哈密大枣果梗/花萼及缺陷在线检测装备的生产需求.
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