【摘 要】
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针对蚕茧加工过程中人工目测下茧效率低下的问题，本文采用机器视觉的检测方法代替人工检测下茧。首先，根据图像采集系统成像的景深为线阵扫描相机选择合适的拍摄距离，并通过采样频率的计算进一步配置图像采集系统的参数；然后，用采集得到的线阵图像合成面阵图像构建下茧检测数据集；最后，以YOLOv4目标检测模型为基础模型设计出下茧实时检测模型（Inferior cocoons net，ICNet）。该模型通过K-
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62061022，62171206，61761024）；
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针对蚕茧加工过程中人工目测下茧效率低下的问题，本文采用机器视觉的检测方法代替人工检测下茧。首先，根据图像采集系统成像的景深为线阵扫描相机选择合适的拍摄距离，并通过采样频率的计算进一步配置图像采集系统的参数；然后，用采集得到的线阵图像合成面阵图像构建下茧检测数据集；最后，以YOLOv4目标检测模型为基础模型设计出下茧实时检测模型（Inferior cocoons net，ICNet）。该模型通过K-means算法对下茧检测数据集聚类分析来预置候选框参数提升模型精度；采用模型深度调控的方法进行模型压缩，以降低模型权重，提升模型速度；设计轻量级卷积模块构建轻量级特征提取网络进一步提升模型的速度。实验结果表明，本文设计的ICNet下茧实时检测模型较原YOLOv4基础模型平均检测精度提升1.87个百分点，达到95.55%，模型权重压缩40.82%，降为145.00 MB，平均检测速度提升91.65%，达到49.37帧/s。本文为研制下茧实时检测设备提供图像采集系统设计依据以及有效的黄斑茧、瘪茧、薄皮茧、特小茧实时检测深度学习算法。
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