【摘 要】
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为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(LC2018019),东北农业大学学术骨干项目(17XG01),国家自然科学基金资助项目(51405078)
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为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03%,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F1分别为98.7
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