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基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法研究
被引量：
1
1
作者
田博宇
李存阳
+4 位作者
王孟凡
宋超
郑运昌
乔福宇
夏孟尧
《科学技术创新》
2023年第11期123-126,共4页
马铃薯作为一种产量可观、营养丰富的农作物,已经成为全球不可或缺的食物之一。但恰恰因为其体量庞大的特点在对马铃薯进行分类出售时需要耗费大量的人力和物力以及时间。为了实现对马铃薯品质的自动分类,解放人力物力,提升效率。我们...
马铃薯作为一种产量可观、营养丰富的农作物,已经成为全球不可或缺的食物之一。但恰恰因为其体量庞大的特点在对马铃薯进行分类出售时需要耗费大量的人力和物力以及时间。为了实现对马铃薯品质的自动分类,解放人力物力,提升效率。我们提出了一种基于计算机视觉及改进特征融合YOLOv5s算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法,我们把YOLOv5s的颈部网络中的特征金字塔网络结构替换为加权特征金字塔网络结构,采用这种双向加权特征网络能够更好的提取特征信息,更好的融合特征。并且我们加入了二分K均值聚类算法,该算法的加入极大提升了检测时的收敛速度和精度,并且有效避免了K均值聚类算法因初始聚类点质心选取不适所带来的影响。经过我们的实验表明,本项技术能够对马铃薯表皮检测的正确率达到98%。由此可见,本项基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法可行性较强,可以用于市场对马铃薯检测分类。
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关键词
YOLOv5
马铃薯表皮缺陷检测
改进特征融合
二分k均值聚类算法
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法研究
被引量：
1
1
作者
田博宇
李存阳
王孟凡
宋超
郑运昌
乔福宇
夏孟尧
机构
河北建筑工程学院
张家口市不动产登记中心
出处
《科学技术创新》
2023年第11期123-126,共4页
基金
张家口市重点研发计划农业领域技术攻关专项(项目名称:基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测管理系统研究,项目编号:2121029C)。
文摘
马铃薯作为一种产量可观、营养丰富的农作物,已经成为全球不可或缺的食物之一。但恰恰因为其体量庞大的特点在对马铃薯进行分类出售时需要耗费大量的人力和物力以及时间。为了实现对马铃薯品质的自动分类,解放人力物力,提升效率。我们提出了一种基于计算机视觉及改进特征融合YOLOv5s算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法,我们把YOLOv5s的颈部网络中的特征金字塔网络结构替换为加权特征金字塔网络结构,采用这种双向加权特征网络能够更好的提取特征信息,更好的融合特征。并且我们加入了二分K均值聚类算法,该算法的加入极大提升了检测时的收敛速度和精度,并且有效避免了K均值聚类算法因初始聚类点质心选取不适所带来的影响。经过我们的实验表明,本项技术能够对马铃薯表皮检测的正确率达到98%。由此可见,本项基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法可行性较强,可以用于市场对马铃薯检测分类。
关键词
YOLOv5
马铃薯表皮缺陷检测
改进特征融合
二分k均值聚类算法
Keywords
YOLOv5
potato s
k
in defect detection
improved feature fusion
Binary
k
-means clustering algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5算法的马铃薯表皮缺陷程度检测方法研究
田博宇
李存阳
王孟凡
宋超
郑运昌
乔福宇
夏孟尧
《科学技术创新》
2023
1
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