基于深度學習的毒株胚蛋圖像分割方法研究
【圖文】:
器視覺技術已經(jīng)被廣泛應用于各行業(yè)的生產(chǎn)設備中,降低了生產(chǎn)品的質量和成品率,推動了現(xiàn)代工業(yè)智能化的發(fā)展。使用機器視照蛋方法實現(xiàn)毒株胚蛋成活性檢測不僅能成功避免人為主觀因素提高生產(chǎn)效率、節(jié)省勞動力。基于機器視覺的胚蛋成活性檢測系化無損檢測,滿足更高準確率和更快檢測速度的生產(chǎn)要求;诔苫钚詸z測的準確率與圖像算法的設計有著密不可分的關系,而較多,傳統(tǒng)圖像處理算法無法精確提取胚蛋特征導致檢測準確率的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)擁有強大的特征學習能力,在圖像識別領成果。綜合考慮了以上因素,本文系統(tǒng)的研宄了基于深度學習的胚蛋成活性檢測上的可行性。逡逑內(nèi)外研究現(xiàn)狀逡逑外的關于疫苗制備中毒株胚蛋的成活性檢測技術開展的較早,方在這一領域的研究起步較晚,大都是借鑒國外的一些技術。雖然
人工智能領域下的一個最核心的研宄方向。在20世紀50年代,計算機科學家麥逡逑卡錫創(chuàng)造了人工智能這個詞,他對人工智能的解釋是創(chuàng)造出能夠像人類一樣工作逡逑的智能機器的科學和工程。深度學習和整個人工智能的關系如圖2-1所示。逡逑/’邐機器學習邐\\逡逑,邐表示學習…'逡逑\邋(;?>/^邋/'逡逑神經(jīng)逡逑圖2-1深度學習和人工智能關系圖逡逑2006年,多倫多大學的Geoffrey邋Hinton首次提出/深度學習的概念。深度逡逑學習算法的輸入是沒有預處理的原始數(shù)據(jù),經(jīng)過算法層層抽象將原始數(shù)據(jù)逐層抽逡逑象為自身任務所需的最終特征表示,最后以特征到任務目標的映射作為結束,從逡逑輸入數(shù)據(jù)到最終任務目標是一種從數(shù)據(jù)中自動學習特征的過程。如圖2-2所示,逡逑左側是傳統(tǒng)機器學習算法,,右側是深度學習算法,相比傳統(tǒng)機器學習算法僅學得逡逑模型這種單一任務模塊而言,深度學習除了模型學習,還有特征學習、特征抽象逡逑等任務模塊的參與
【學位授予單位】:天津工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:R392;TP391.41;TP183
【相似文獻】
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