基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置

• 作者: 冯槐区 权龙哲 王建宇 王旗 肖云瀚
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 玉米籽粒 电磁振动 卷积神经网络 精选检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 288-293,313
• 页数: 7页
• 分类号: S24|TP391.41
• 字数: 3264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2020.03.007

摘要

为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03％,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F1分别为98.75％,94.84％,3.78％,96.85％;样机将玉米籽粒的实际检测准确率提升至96.50％,实际有效分选率为97.51％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	权龙哲	东北农业大学工程学院	50	357	10.0	17.0
2	王建宇	东北农业大学工程学院	4	7	2.0	2.0
3	肖云瀚	东北农业大学工程学院	4	4	1.0	2.0
4	王旗	东北农业大学工程学院	2	1	1.0	1.0
5	冯槐区	东北农业大学工程学院	2	1	1.0	1.0