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基于CNN的冬虫夏草智能化分拣系统研究
基于CNN的冬虫夏草智能化分拣系统研究
作者:
张开生
石瑞华
薛杨
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
冬虫夏草分拣
卷积神经网络CNN
人工蜂群算法
Canny边缘检测
摘要:
目的:冬虫夏草收购中常常混有相似物种的伪品或不同等级的冬虫夏草,针对市场上由人工分拣带来的效率低、错误率高等问题,结合图像处理技术和深度学习方法,本研究设计了一套冬虫夏草智能化分拣系统,并对冬虫夏草的识别分拣算法进行了深入研究.方法:通过工业摄像头获取分拣时冬虫夏草及其相似物种的多角度图像,搭建了卷积神经网络CNN的识别模型,以拣选出掺入的非冬虫夏草物种,通过人工蜂群算法ABC(Artificial Bee Colony)优化学习速率,并将识别为冬虫夏草的品种通过Canny边缘检测算法和Hu矩得到冬虫夏草大小以及虫体所占比例,结合冬虫夏草质量来进行等级划分.结果:通过实验验证,该分拣系统可以实现对冬虫夏草及伪品的准确识别和快速分拣,识别正确率可达94%,分拣正确率达94.9%.结论:设计的基于CNN的冬虫夏草智能化分拣系统能够更加准确和高效的完成对冬虫夏草的有效识别分拣.
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篇名
基于CNN的冬虫夏草智能化分拣系统研究
来源期刊
中药材
学科
医学
关键词
冬虫夏草分拣
卷积神经网络CNN
人工蜂群算法
Canny边缘检测
年,卷(期)
2018,(5)
所属期刊栏目
资源与鉴别
研究方向
页码范围
1077-1082
页数
6页
分类号
R282.5
字数
语种
中文
DOI
10.13863/j.issn1001-4454.2018.05.013
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张开生
陕西科技大学电气与信息工程学院
78
273
8.0
12.0
2
石瑞华
陕西科技大学电气与信息工程学院
2
1
1.0
1.0
3
薛杨
陕西科技大学电气与信息工程学院
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研究主题发展历程
节点文献
冬虫夏草分拣
卷积神经网络CNN
人工蜂群算法
Canny边缘检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中药材
主办单位:
国家食品药品监督管理局
中药材信息中心站
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-4454
CN:
44-1286/R
开本:
大16开
出版地:
广州市中山二路24号中粤大厦10楼
邮发代号:
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
11967
总下载数(次)
20
总被引数(次)
122072
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