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基于ResNet的智能烟叶分级系统
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作者 胡建欣 卢敏瑞 +5 位作者 钟永健 王辉 俞贝楠 曹思源 刘英 沈会良 《传感技术学报》 北大核心 2025年第1期96-103,共8页
在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色... 在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色及纹理信息,透射图像可提供厚度及脉络形状信息。采用Phase Correlation配准和拉普拉斯金字塔融合局部图像,得到烟叶的完整透射图像,采用IC-LK配准反射及透射图像,提升模型特征提取能力。以ResNet18为基础,设计了多源图像特征融合分级模型,通过引入透射图像,分级准确率可从88.0%提升至90.22%,表明了所设计系统及烟叶分级方法的有效性。 展开更多
关键词 烟叶分级 多源图像 多模态特征提取 系统设计 ResNet
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