【摘 要】
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柑橘等水果的品质分级是我国水果产业的一项薄弱环节,分级的不规范性直接影响水果的质量和销售。现阶段我国的水果分级系统大多靠人力进行分级分拣,这种传统且低效的运作模式导致水果成品的质量参差不齐,对水果的销路造成消极影响。本文以图像识别为基础,结合神经网络,提出了一种柑橘分级方法。主要包括以下内容:1、建立了一套非实时、实验室环境下的柑橘图像采集装置,在此基础上共采集柑橘图像2048张。2、为保证采集图
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柑橘等水果的品质分级是我国水果产业的一项薄弱环节,分级的不规范性直接影响水果的质量和销售。现阶段我国的水果分级系统大多靠人力进行分级分拣,这种传统且低效的运作模式导致水果成品的质量参差不齐,对水果的销路造成消极影响。本文以图像识别为基础,结合神经网络,提出了一种柑橘分级方法。主要包括以下内容:1、建立了一套非实时、实验室环境下的柑橘图像采集装置,在此基础上共采集柑橘图像2048张。2、为保证采集图像在神经网络中有良好的分类效果,对图像进行数据集扩充工作。首先借助合成数据的方法人工添加具有某种缺陷的柑橘图像:通过canny算法和仿射变换获得贴近于实际拍摄时形态多样的缺陷状态。在此基础上,使用双线性插值从像素层面上将目标特征和准备好的背景图片进行融合。最后借助椒盐噪声和高斯模糊,在图像中添加一定量的噪声影响,使其更接近于原始图像,以减少图像插入带来的突兀感。3、针对柑橘图像检测中目标特征过小的难点,对原有FasterRCNN网络进行调整。使用的方法有添加特征金字塔网络,通过对网络构造一个自顶向下的线路和横向连接,大幅度提高了网络对小物体检测的能力。用ROIAlign代替原有ROIPooling的量化操作,解决了 ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配问题。最后对一些易判断错误的难样本进行数据挖掘,将交叉熵作为损失函数进行反馈。经过测试,模型的准确率相比原始网络提高了 90.8%,说明该模型对柑橘分级达到了良好的效果。
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