【摘 要】
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稻米是我国人民食用的主要粮食作物，因此稻米的品种识别与质量检测有着重要的意义。在以前，通常使用的是人工的方式用眼睛观察来识别不同品种的稻米，这种方法效率低下，而且容易受主观的影响导致识别出错，从而影响准确率。本文基于MATLAB平台设计一套稻米品种识别系统，首先使用图像处理将实际拍摄稻米图片进行目标检测和提取，后采用迁移学习的方式训练GoogLeNet深度神经网络模型对稻米图片进行识别，不仅如此该
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目（2016CBF470）； 湖北省教研项目（2021351）；
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稻米是我国人民食用的主要粮食作物，因此稻米的品种识别与质量检测有着重要的意义。在以前，通常使用的是人工的方式用眼睛观察来识别不同品种的稻米，这种方法效率低下，而且容易受主观的影响导致识别出错，从而影响准确率。本文基于MATLAB平台设计一套稻米品种识别系统，首先使用图像处理将实际拍摄稻米图片进行目标检测和提取，后采用迁移学习的方式训练GoogLeNet深度神经网络模型对稻米图片进行识别，不仅如此该模型还能检测出每一粒稻米是否为整精米，且识别准确率可达到96.46%。在相同训练参数下对比VGG19训练结果，验证精度提高1.46%，调整数据量探究其对模型性能影响，模型准确率随着数据集增大而提高，精度维持在94.17%以上。
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