论文摘要
芒果属于后熟水果,芒果成熟度分级可为芒果后熟、加工、包装、运输等工作提供便利条件。针对芒果形状不规则,难以对整个外观进行检测的问题,该文提出了一种基于迁移学习的芒果双面成熟度在线检测分级系统。通过上、下层输送带将芒果运输到图像采集区域,分别获取正、反面图像;2层输送带之间利用柔性翻面机构实现芒果无损翻面,通过压缩试验及ANSYS软件建模分析芒果承受挤压力范围。合并正、反2张图像并进行预处理,将数据以8:1.5:1.5的比例拆分为训练集、验证集、测试集,并用迁移学习方法在卷积神经网络模型进行芒果成熟度分级。使用卷积神经网络模型对芒果成熟度分级平均准确率达到96.72%,系统测定单个样品的平均耗时为0.16s,研究结果为芒果成熟度在线分级提供参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 向阳,林洁雯,李亚军,胡正方,熊瑛
关键词: 机器视觉,分级,模型,芒果,双面检测,翻面机构,卷积神经网络,成熟度
来源: 农业工程学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 湖南农业大学工学院
基金: 湖南省重点研发计划(2017NK2131)
分类号: TP391.41;TS255.7
页码: 259-266
总页数: 8
文件大小: 1928K
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标签：机器视觉论文; 分级论文; 模型论文; 芒果论文; 双面检测论文; 翻面机构论文; 卷积神经网络论文; 成熟度论文;