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基于残差网络和图像处理的干制哈密大枣外部品质检测
被引量：
6
1
作者
马本学
李聪
+3 位作者
李玉洁
喻国威
李小占
张原嘉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期358-366,共9页
针对目前红枣分级装置检测指标单一,难以实现外部品质综合判别的问题,设计了一款基于残差网络结合图像处理的干制哈密大枣外部品质检测系统。首先,通过深度学习图像分类实现裂纹、鸟啄和霉变缺陷检测,为克服当前残差网络计算量大、复杂...
针对目前红枣分级装置检测指标单一,难以实现外部品质综合判别的问题,设计了一款基于残差网络结合图像处理的干制哈密大枣外部品质检测系统。首先,通过深度学习图像分类实现裂纹、鸟啄和霉变缺陷检测,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了一种改进深度残差网络图像分类方法;其次,根据尺寸与纹理数量的等级差异性,提出了一种阈值检测方法,通过提取干制哈密大枣图像面积、周长、拟合圆半径及纹理数量特征,实现尺寸及褶皱检测。试验结果表明缺陷识别模型和尺寸、褶皱检测模型测试准确率分别达到97.25%、93.75%和93.75%。综合缺陷、尺寸和褶皱3种外部品质指标,通过在线采集图像验证系统测试,外部品质综合检测准确率为93.13%,可初步满足干制哈密大枣品质在线检测装备的生产需求。
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关键词
干制哈密大枣
外部品质检测
残差网络
图像处理
阈值
检测
在线阅读
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职称材料
基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测
被引量：
5
2
作者
王巧华
徐步云
+3 位作者
田文强
陈远哲
范维
刘世伟
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期233-241,共9页
种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处...
种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.2202 mm^(2)和0.000058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。
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关键词
图像处理
深度学习
种鸭蛋
在线无损
检测
外部品质检测
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职称材料
题名
基于残差网络和图像处理的干制哈密大枣外部品质检测
被引量：
6
1
作者
马本学
李聪
李玉洁
喻国威
李小占
张原嘉
机构
石河子大学机械电气工程学院
农业农村部西北农业装备重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期358-366,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61763043)。
文摘
针对目前红枣分级装置检测指标单一,难以实现外部品质综合判别的问题,设计了一款基于残差网络结合图像处理的干制哈密大枣外部品质检测系统。首先,通过深度学习图像分类实现裂纹、鸟啄和霉变缺陷检测,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了一种改进深度残差网络图像分类方法;其次,根据尺寸与纹理数量的等级差异性,提出了一种阈值检测方法,通过提取干制哈密大枣图像面积、周长、拟合圆半径及纹理数量特征,实现尺寸及褶皱检测。试验结果表明缺陷识别模型和尺寸、褶皱检测模型测试准确率分别达到97.25%、93.75%和93.75%。综合缺陷、尺寸和褶皱3种外部品质指标,通过在线采集图像验证系统测试,外部品质综合检测准确率为93.13%,可初步满足干制哈密大枣品质在线检测装备的生产需求。
关键词
干制哈密大枣
外部品质检测
残差网络
图像处理
阈值
检测
Keywords
dried Hami jujube
external quality detection
residual network
image processing
threshold detection
分类号
TP391 [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
基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测
被引量：
5
2
作者
王巧华
徐步云
田文强
陈远哲
范维
刘世伟
机构
华中农业大学工学院
农业农村部长江中下游农业装备重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期233-241,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(31871863,32072302)
湖北省重点研发计划项目(2020BBB072)
文摘
种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.2202 mm^(2)和0.000058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。
关键词
图像处理
深度学习
种鸭蛋
在线无损
检测
外部品质检测
Keywords
image processing
deep learning
hatching duck eggs
on-line nondestructive testing
external quality detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差网络和图像处理的干制哈密大枣外部品质检测
马本学
李聪
李玉洁
喻国威
李小占
张原嘉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测
王巧华
徐步云
田文强
陈远哲
范维
刘世伟
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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