基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

• 作者: 彭彦昆 李永玉 王亚丽 赵苗 赵鑫龙
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模型 牛肉 大理石花纹 卷积神经网络 手机
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 250-256
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.029

摘要

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点.针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件.该研究共采集样本图像1800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集.为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型.试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67％.最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测.试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56％,单张检测时间低于0.5 s.该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永玉	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	48	718	15.0	25.0
2	彭彦昆	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	135	1809	24.0	36.0
3	王亚丽	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	5	57	2.0	5.0
4	赵鑫龙	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	2	0	0.0	0.0
5	赵苗	中国农业大学工学院国家农产品加工技术装备研发分中心	1	0	0.0	0.0