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基于改进ResNet网络的烟丝输送带洁净度分类模型
1
作者
费致根
鲁豪
+3 位作者
宋晓晓
赵鑫昌
郭兴
肖艳秋
《轻工学报》
CAS
北大核心
2024年第5期71-77,共7页
针对目前卷烟厂烟丝输送带洁净度评估依赖人工主观判断且主观性较强的问题,提出一种基于Res-Net网络的改进烟丝输送带洁净度分类模型(ResNet24_SC_Block)。该模型在ResNet网络的基础上,将残差结构的网络深度设计为24层,并在残差模块中引...
针对目前卷烟厂烟丝输送带洁净度评估依赖人工主观判断且主观性较强的问题,提出一种基于Res-Net网络的改进烟丝输送带洁净度分类模型(ResNet24_SC_Block)。该模型在ResNet网络的基础上,将残差结构的网络深度设计为24层,并在残差模块中引入SE和CBAM注意力机制,以提高模型对输送带颜色及粘连烟垢等特征的捕捉能力。利用烟丝输送带数据集对模型进行验证,结果表明:ResNet24_SC_Block模型的准确率、精确率、召回率和F1分别为98.8%、98.8%、98.8%和98.4%,相较于ResNet18模型和ResNet34模型提高了3.3%~3.8%,相较于GoogLeNet和RegNet等模型提高了2.1%~17.9%,参数量比ResNet34模型减少了31.6%。该模型能够快速且准确地评估烟丝输送带洁净度,对卷烟制造厂智能化升级具有重要意义和实际应用价值。
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关键词
烟丝输送带
洁净度分类
ResNet
网络深度
注意力机制
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职称材料
题名
基于改进ResNet网络的烟丝输送带洁净度分类模型
1
作者
费致根
鲁豪
宋晓晓
赵鑫昌
郭兴
肖艳秋
机构
郑州轻工业大学
河南省
机械
装备
智能
制造重点实验室
智能隧道掘进装备河南省协同创新中心
出处
《轻工学报》
CAS
北大核心
2024年第5期71-77,共7页
基金
河南省科技攻关项目(222102220050)。
文摘
针对目前卷烟厂烟丝输送带洁净度评估依赖人工主观判断且主观性较强的问题,提出一种基于Res-Net网络的改进烟丝输送带洁净度分类模型(ResNet24_SC_Block)。该模型在ResNet网络的基础上,将残差结构的网络深度设计为24层,并在残差模块中引入SE和CBAM注意力机制,以提高模型对输送带颜色及粘连烟垢等特征的捕捉能力。利用烟丝输送带数据集对模型进行验证,结果表明:ResNet24_SC_Block模型的准确率、精确率、召回率和F1分别为98.8%、98.8%、98.8%和98.4%,相较于ResNet18模型和ResNet34模型提高了3.3%~3.8%,相较于GoogLeNet和RegNet等模型提高了2.1%~17.9%,参数量比ResNet34模型减少了31.6%。该模型能够快速且准确地评估烟丝输送带洁净度,对卷烟制造厂智能化升级具有重要意义和实际应用价值。
关键词
烟丝输送带
洁净度分类
ResNet
网络深度
注意力机制
Keywords
tobacco conveyor belt
cleanliness classification
residual network
network depth
attention mechanism
分类号
TS43 [农业科学—烟草工业]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进ResNet网络的烟丝输送带洁净度分类模型
费致根
鲁豪
宋晓晓
赵鑫昌
郭兴
肖艳秋
《轻工学报》
CAS
北大核心
2024
0
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