【摘 要】
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我国柑橘产量巨大,但在柑橘生产过程中往往会存在大量缺陷柑橘无法得到有效处理,导致柑橘的总体品质与价值下降。采前缺陷病变柑橘防控与采后产线缺陷柑橘剔除可以有效解决上述问题。但这两项工作目前多依靠人力,效率较低且成本较高。因此,亟需一种自动化识别采前柑橘病害与检测产线缺陷柑橘的方法。针对这一问题,本文以采前与采后两个场景中的缺陷柑橘为研究对象,基于深度学习技术研究在这两种作业场景下对缺陷柑橘的分类识别
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我国柑橘产量巨大,但在柑橘生产过程中往往会存在大量缺陷柑橘无法得到有效处理,导致柑橘的总体品质与价值下降。采前缺陷病变柑橘防控与采后产线缺陷柑橘剔除可以有效解决上述问题。但这两项工作目前多依靠人力,效率较低且成本较高。因此,亟需一种自动化识别采前柑橘病害与检测产线缺陷柑橘的方法。针对这一问题,本文以采前与采后两个场景中的缺陷柑橘为研究对象,基于深度学习技术研究在这两种作业场景下对缺陷柑橘的分类识别检测方法。在柑橘采前的应用场景中,准确识别柑橘病害类别可以针对病害精准喷洒农药,有助于减少柑橘的农药残留。通过算法使病害识别自动化,可以减少对人力的依赖,提高生产的经济效益。但是,由于柑橘病害种类繁多,部分病害并不常见,图像数据的收集难度较大,导致了部分病害的图像样本数量较少,这将导致数据集小样本问题。因此,如何提高柑橘病害的分类识别准确率至关重要。在采后的应用场景中,基于计算机视觉的智能分类检测可以实现柑橘商品化处理产线上的缺陷果的自动筛选,有助于减少人工成本,提高产线作业效率。但是,产线的运行速度较快,如何提高检测速度来满足产线高效率作业的要求是该行业的技术难点。本文将主要围绕这两个问题开展研究工作,主要研究内容如下:在采前场景下,主要基于深度学习中的普通分类模型研究林间缺陷病变柑橘的分类识别方法。使用的数据集为通过实地果园拍摄的1542张图像,包含正常、溃疡病、树脂病、日灼、炭疽病、黄龙病6类柑橘,各类柑橘图像的数量均不充足,其中炭疽病与黄龙病的图像数量分别只有65张和83张。为解决小样本问题,提高分类模型精度,本文首先通过基于DADA的数据增强搜索在采前病变柑橘数据集上搜索到适合该数据集的数据增强策略ORG AA,再通过基于PC-DARTS的神经网络结构搜索在采前病变柑橘数据集上搜索到合适的网络结构,构建了ORGNet。经过试验表明,ORG AA与ORGNet的效果均优于其他用于对比的数据增强策略与模型,ORG AA可有效扩增数据集,抑制小样本问题,大幅提高模型分类识别精度,而ORGNet对柑橘病害具有更强的综合识别能力,模型最终识别准确率达到85.71%,平均F1值达到80%。在采后场景下,主要基于深度学习的目标检测模型研究产线上缺陷柑橘的分类检测方法。使用改装打蜡机模拟产线背景,在旋转的打蜡机上拍摄收集采后缺陷柑橘数据集。该数据集共2500张图像,包含正常、表皮病变、机械损伤3类柑橘。为在保证模型检测精度不损失的前提下尽可能提高模型检测速度,选取检测速度相对较快的单阶段目标检测模型SSD作为基础模型,并在特征提取网络、特征图、分辨率3个方面对SSD进行了改进,提出了SSD-Res Net18模型。对比试验表明,SSDRes Net18与原SSD的检测精度相近,但模型检测速度大幅提升,最终m AP达到87.89%,平均检测时间为20.27ms,相比于原SSD,检测耗时降低了436.90%。研究结果表明深度学习技术可以有效地应用于采前与采后两种场景下的缺陷柑橘的分类识别检测,可为自动化识别柑橘病害和检测产线缺陷柑橘提供技术基础。
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