發(fā)布時間：2018-04-25 13:34

  本文選題：茶葉分選 + 深度學(xué)習(xí)��； 參考：《農(nóng)業(yè)機械學(xué)報》2017年07期

【摘要】：機采鮮茶葉中混有各種等級的茶葉,針對風(fēng)選、篩選等分選方法難以做到精確細(xì)分的問題,結(jié)合計算機視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法,設(shè)計了一套鮮茶葉智能分選系統(tǒng),搭建了基于7層結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型,通過共享權(quán)值和逐漸下降的學(xué)習(xí)速率,提高了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練性能。經(jīng)過實驗驗證,該分選系統(tǒng)可以實現(xiàn)鮮茶葉的自動識別和分選,識別正確率不低于90%,可對鮮茶葉中的單芽、一芽一葉、一芽二葉、一芽三葉、單片葉、葉梗進(jìn)行有效的類別分選。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to achieve precise subdivision by sorting methods such as wind separation and screening, a set of intelligent sorting system for fresh tea is designed by combining computer vision technology and depth learning method. The recognition model of convolution neural network based on 7-layer structure is built. The training performance of convolutional neural network is improved by sharing weights and decreasing learning rate. The experimental results show that the system can realize the automatic recognition and sorting of fresh tea, and the correct recognition rate is not less than 90. The system can be used for single bud, one bud and one leaf, one bud and two leaves, one bud three leaves, one leaf and one leaf in fresh tea. The stem is effectively sorted.
【作者單位】： 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院應(yīng)用技術(shù)研究所;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2015BAI01B00) 中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項項目(XDA080401)
【分類號】：TP183;TS272.3

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本文編號：1801551