应用于禽蛋壳体裂纹声检测的嵌入式神经网络方法

• 作者: 邱志敏 魏云龙 林钰森
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 嵌入式系统 禽蛋裂纹检测 BP神经网络 ARM处理器
• 年，卷（期）: 2020,（36）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.36.004

摘要

针对禽蛋裂纹检测系统复杂识别算法受时间和空间的约束很难在嵌入式平台上实现的缺陷,提出一种基于ARM处理器(STM32F407)的禽蛋裂纹检测系统的研究方法.该方法的主要思想为在嵌入式平台ARM处理器的基础上运用BP神经网络结构实现禽蛋裂纹检测,并对原有算法进行优化,其中嵌入式神经网络结构和优化算法具有减少硬件资源占用和降低实施复杂程度的优点.实验结果表明,基于ARM平台的BP神经网络的方法测试完好蛋和裂纹蛋的准确率较原有PC端上的测试准确率一致,但该方法可以更好地适应工业化要求.