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采用机器视觉与自适应卷积神经网络检测花生仁品质
采用机器视觉与自适应卷积神经网络检测花生仁品质
作者:
张思雨
张秋菊
李可
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
农产品
机器视觉
无损检测
自适应卷积神经网络
自适应学习率
迁移学习
领域自适应
摘要:
该文以花生质量自动化检测为研究目标,提出了一种基于机器视觉与自适应卷积神经网络的花生质量检测方法.构建花生图像数据库用于识别花生的常见缺陷,包括霉变、破碎、干瘪等;然后建立卷积神经网络自动提取花生图像特征.为避免深层网络训练时间过长,分别将二次函数与正态分布模型引入网络损失中,同时从网络的损失与权值2方面提出自适应学习率,并分别结合梯度下降与梯度上升法更新网络.为提高模型的泛化能力,引进迁移学习算法,分别在网络的特征层与分类层后加入领域自适应,实现跨领域与跨任务的检测.试验结果表明,该方法对花生常见缺陷的平均识别率达99.7%,与传统的深度网络相比实现了更高的收敛速度与识别精度.
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子采样
内容分析
文献信息
引文网络
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
采用机器视觉与自适应卷积神经网络检测花生仁品质
来源期刊
农业工程学报
学科
工学
关键词
农产品
机器视觉
无损检测
自适应卷积神经网络
自适应学习率
迁移学习
领域自适应
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
农产品加工工程
研究方向
页码范围
269-277
页数
9页
分类号
TP391.41|TP274+.3
字数
7082字
语种
中文
DOI
10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.032
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
张秋菊
江南大学机械工程学院
182
1155
17.0
25.0
2
李可
江南大学机械工程学院
24
78
6.0
8.0
3
张思雨
江南大学机械工程学院
2
1
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1.0
传播情况
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节点文献
引证文献
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同被引文献
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二级引证文献
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二级参考文献(1)
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1962(2)
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1977(2)
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二级参考文献(1)
1983(1)
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1991(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1993(1)
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二级参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(4)
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参考文献(0)
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2015(27)
参考文献(1)
二级参考文献(26)
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二级参考文献(24)
2017(21)
参考文献(6)
二级参考文献(15)
2018(7)
参考文献(7)
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2019(5)
参考文献(5)
二级参考文献(0)
2020(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
农产品
机器视觉
无损检测
自适应卷积神经网络
自适应学习率
迁移学习
领域自适应
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
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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