基于深度学习的蚕茧种类实时检测系统设计

• 作者: 李时杰 孙卫红 梁曼 邵铁锋 沈军
• 来源期刊: 上海纺织科技
• 学科: 工学
• 关键词: 蚕茧 检测系统 人工选茧 实时检测 深度学习模型
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 新型设备与器材|New Machinery & Parts
• 页码范围: 53-55,58
• 页数: 4页
• 分类号: TS142.221+.1
• 语种: 中文

摘要

针对目前人工选茧效率低、自动化辨识技术尚未被有效利用等问题,设计了一种基于深度学习的蚕茧种类实时检测系统.该系统主要由检测装置、蚕茧图像识别模块、气泵吹气控制模块及蚕茧种类检测管理模块组成.蚕茧分批进入粗选机构中,该机构以振动分离的方式快速分离部分下茧;剩余蚕茧通过单粒化机构进行有序排列;通过精选机构拍摄蚕茧完整表面图像,以深度学习模型BL-YOLOv3为依托,对黄斑茧、上车茧及烂茧进行有效识别;随后控制气泵模块对已识别的蚕茧进行吹气分离;最后将蚕茧图像、检测结果等信息存储于蚕茧种类检测管理模块中,可实时显示蚕茧种类识别结果.测试试验表明,该系统能够完成6种蚕茧的实时检测,较传统人工选茧模式更为方便快捷.