【摘要】：烤煙生產(chǎn)和收購過程中的煙葉質(zhì)量分選工作目前是由工人完成的。工人分選主觀性強、分級效率低等問題,催生了煙葉自動分選技術(shù)的研究。隨著機器視覺的發(fā)展,基于視覺算法研究煙葉自動分選技術(shù)已經(jīng)成為了一個熱門課題。但目前仍然面臨著一些挑戰(zhàn):現(xiàn)有的在線圖像采集系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)和理想數(shù)據(jù)之間存在差異且數(shù)據(jù)有限;用傳統(tǒng)方法手工設(shè)計的特征分類準確率不高;基于深度學(xué)習得到深層特征需要大量的已標注數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練,但煙葉數(shù)據(jù)標注困難。針對上述問題,本文設(shè)計了煙葉現(xiàn)場數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程,并基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習研究煙葉分組和分級。主要貢獻如下:通過分析現(xiàn)場采集的煙葉圖像,提出了煙葉現(xiàn)場數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。采用中值濾波減少圖像噪聲,計算Lab空間b通道頻數(shù)直方圖,用直方圖雙峰法,有效分割煙葉前景部分,并采用形態(tài)學(xué)的方法分析煙葉圖像姿態(tài)剔除異常圖像,使參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)盡可能趨于理想。提出了基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的煙葉分組和分級模型。本文針對煙葉訓(xùn)練樣本少、類別單一的問題,基于AlexNet模型采用兩步修改法進行參數(shù)優(yōu)化,防止過擬合;刪去局部響應(yīng)歸一層同時引入批量歸一層,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。并提出主動增量學(xué)習的方法,通過計算信息熵挖掘困難樣本,來避免冗余樣本參與訓(xùn)練,從而優(yōu)化訓(xùn)練過程中標注樣本的使用數(shù)量。通過在中部橘色煙葉上的對比實驗證明,參數(shù)優(yōu)化可以使模型擬合得更好,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以改善訓(xùn)練過程Loss震蕩問題,主動增量學(xué)習的訓(xùn)練優(yōu)化可以使用更少的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個較優(yōu)的模型�；谶w移學(xué)習算法進一步優(yōu)化煙葉分級性能。針對分級過程訓(xùn)練樣本少,準確率不高的問題,提出用訓(xùn)練好的煙葉分組模型遷移學(xué)習煙葉分級的低維深層特征表達。之后將其與傳統(tǒng)方法手工設(shè)計的顏色、形狀和紋理特征結(jié)合起來表征煙葉分級特征。針對煙葉數(shù)據(jù)獲取實時性和不同批次數(shù)據(jù)差異影響分類準確率的問題,提出了在線遷移學(xué)習的方法。已有數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個分類器,新來的數(shù)據(jù)再訓(xùn)練一個分類器,在接收到新數(shù)據(jù)時,用兩個分類器的預(yù)測結(jié)果的加權(quán)來表示新數(shù)據(jù)的類別標簽。而且這兩個分類器的權(quán)重是根據(jù)錯分樣本情況在線更新的。實驗證明,融合遷移學(xué)習和傳統(tǒng)的特征提取方法的特征表達要優(yōu)于僅用深層特征或傳統(tǒng)特征的方法;基于在線遷移學(xué)習算法要優(yōu)于只有新數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練的機器學(xué)習算法,其分類錯誤率更小。
【圖文】：

烤煙分選相關(guān)理論綜述逡逑（ｗｉｄｔｈ、ｈｅｉｇｈｔ、ｃｈａｎｎｅｌ）。ＣＮＮ是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)逡逑絡(luò)。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個典型的卷積層包含三級［３８】，如圖２－１所示。首先是逡逑卷積，多個卷積核并行計算產(chǎn)生一組線性激活響應(yīng)。其次是探測級，通過一個非逡逑線性激活函數(shù)將卷積操作產(chǎn)生的線性響應(yīng)轉(zhuǎn)換成非線性響應(yīng)。如Ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)、整逡逑流線性激活函數(shù)（ＲｅＬＵ）等。第三級是池化層，通過最大池化或均值池化來進一步逡逑調(diào)整該層輸入數(shù)據(jù)的維度。逡逑下一層邐下一層逡逑．邋Ｔ邋．邐——逡逑卷積層邋￣逡逑池化邐池化層逡逑Ｉ邐ｔ逡逑探＿級邐探?jīng)憣渝义戏蔷�性激活函數(shù)邐非線性激活函數(shù)逡逑ｔ邐ｔ逡逑仿射變換邐仿射變換逡逑丨．Ｔ邐Ｔ邐，逡逑輸入層邋１邐｜邋輸入層逡逑圖２－１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｔｈｅ邋ｍａｉｎ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＣＮＮ．逡逑卷積操作為處理大小可變的輸入提供了一種可行的方法。卷積運算主要由輸逡逑入（ｉｎｐｕｔ）、卷積核（ｋｅｒｎｅｌ）和輸出（ｏｕｔｐｕｔ）組成，通常將輸入稱作局部感受野，輸出逡逑稱作特征映射（ｆｅａｔｕｒｅ邋ｍａｐ）。卷積操作的本質(zhì)是以一定的步長滑動卷積核，在局部逡逑感受野上對應(yīng)位置的加權(quán)求和。卷積核的大小通常設(shè)為：２ｘ２、３ｘ３、５ｘ５。例逡逑如，卷積核的大小設(shè)為２ｘ２，，滑動步長設(shè)為１時，卷積操作的基本計算如圖２－２所逡逑不。逡逑在第一次進行卷積計算時，卷積核內(nèi)的值是隨機初始化的。卷積層的權(quán)重更逡逑新過程本質(zhì)是卷積核的更新過程［３９］。對于每層的卷積

烤煙分選相關(guān)理論綜述逡逑池化具有平移不變性。常用的池化函數(shù)包括最大池化（Ｍａｘ邋Ｐｏｏｌｉｎｇ）、平均池化逡逑（Ｍｅａｎ邋Ｐｏｏｌｉｎｇ）、基于距中心像素的加權(quán)平均等［４１，４２，４３］。圖２－３展示了最大池化和平逡逑均池化的計算示意圖。逡逑邐邋邋Ｍａｘ邋Ｐｏｏｌｉｎｇ邐７邐８逡逑０Ｈ邋４邋ＩＩ邋１邋Ｉ邐＾邋Ｉ邋４邋ＩＩ邋５逡逑７邋｜Ｔ］邋７邐８逡逑｜邋３邋Ｉ邋２邐２邐２逡逑４邋３邐３邐５邐Ｍｅａｎ邋Ｐｏｏｌｉｎｇ邐５邐５逡逑＿＿邐｜邋３邋Ｉ邋３逡逑ｘ￣逡逑圖２－３最大池化和平均池化的計算過程逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３邋Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ邋ｐｒｏｃｅｓｓ邋ｏｆ邋ｍａｘ邋ｐｏｏｌｉｎｇ邋ａｎｄ邋ｍｅａｎ邋ｐｏｏｌｉｎｇ．逡逑２．２．２性能評價指標逡逑在傳統(tǒng)的機器學(xué)習框架中，錯誤率（ｅｒｒｏｒ邋ｒａｔｅ）、精度（ａｃｃｕｒａｃｙ）、準確率（ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）逡逑和召回率（ｒｅｃａｌｌ邋ｒａｔｅ）等是常用的評價算法性能的指標％。接下來將詳細介紹本文用逡逑到的評價指標。逡逑錯誤率和精度是分類任務(wù)中常用的兩種性能評價指標，不僅適用于二分類，逡逑也適用于多分類。對于給定測試樣本集Ｄ邋＝丨0＾，），（＼，：＾），．．．辦？，：＾，輸入樣本１的逡逑真實類別為Ｘ，分類器／給出的預(yù)測類別為／（＼），《表示樣本總數(shù)。其中，錯誤逡逑率指的是分類任務(wù)中錯分樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，公式如（２－３）所示。逡逑Ｅ（ｆ－Ｄ）邋＝邋－ｉｎ（ｆ（Ｘｉ）＾ｙｉ）邐（２－３）逡逑ｎ邋／＝ｉ逡逑精度指的是分類任務(wù)中正確分類樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TS44

【參考文獻】

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本文編號：2621335