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摘要:
为了提高冰糖橙的产业竞争力和效益,在售前对其进行分级是一道重要的工序.针对传统的冰糖橙表面缺陷分级方法存在工作繁琐且受人为因素干扰大的问题,本研究设计了一种将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法与虚拟仪器技术相结合的冰糖橙表面缺陷智能分级系统,并基于LabVIEW2018平台设计开发了一套冰糖橙分级系统.通过实验验证,该系统识别率达96.67%,验证了该分级方法和分级系统的有效性和可行性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于CNN的冰糖橙分级系统
来源期刊 江苏农业学报 学科 农学
关键词 冰糖橙分级 积神经网络 LabVIEW 系统设计
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 加工贮藏·质量安全
研究方向 页码范围 513-519
页数 7页 分类号 TP274+3|S666.4
字数 3635字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4440.2020.02.036
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 施杰 云南农业大学机电工程学院 54 144 5.0 10.0
2 张天会 云南农业大学机电工程学院 75 157 7.0 8.0
3 果霖 云南农业大学机电工程学院 62 147 5.0 9.0
4 李刚 40 115 5.0 10.0
5 夏敏 云南农业大学机电工程学院 8 2 1.0 1.0
6 费琦琪 云南农业大学机电工程学院 5 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (146)
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研究主题发展历程
节点文献
冰糖橙分级
积神经网络
LabVIEW
系统设计
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
江苏农业学报
双月刊
1000-4440
32-1213/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号省农科院内
28-113
1985
chi
出版文献量(篇)
3989
总下载数(次)
8
总被引数(次)
36498
论文1v1指导