基于轻型调控网络的下茧机器视觉实时检测

针对蚕茧加工过程中人工目测下茧效率低的问题,采用机器视觉的检测方法代替人工检测下茧。首先,根据图像采集系统成像的景深为线阵扫描相机选择合适的拍摄距离,并通过采样频率的计算进一步配置图像采集系统的参数;然后,用采集得到的线阵图像合成面阵图像构建下茧检测数据集;最后,以YOLO v4目标检测模型为基础模型设计出下茧实时检测模型(Inferior cocoons net, ICNet)。该模型通过K-means算法对下茧检测数据集聚类分析来预置候选框参数提升模型精度;采用模型深度调控的方法进行模型压缩,以降低模型权重所占储存空间,提升模型速度;设计轻量级卷积模块构建轻量级特征提取网络进一步提升模型的速度。实验结果表明,本文设计的ICNet下茧实时检测模型较原YOLO v4基础模型平均检测精度提升1.87个百分点,达到95.55%,模型权重所占储存空间压缩40.82%,降为145.00 MB,平均检测速度提升91.65%,达到49.37帧/s。     

基于非对称混洗卷积神经网络的苹果叶部病害分割

针对苹果叶部病害由于数据集类间样本不均衡和拍摄角度、光照变化等实际成像与环境因素造成的精度低和泛化能力差的问题,本文提出了一种新型的非对称混洗卷积神经网络ASNet。首先,通过在ResNeXt骨干网络中添加改进的scSE注意力机制模块增强网络提取的特征;其次,针对多数叶片病害特征分布相对分散的问题,使用非对称混洗卷积模块代替原始的残差模块来扩大卷积核的感受野和增强特征提取能力,从而提升模型的分割精度和泛化能力;最后,在非对称混洗卷积模块中使用通道压缩和通道混洗的方式弥补了分组卷积造成的通道间关联性不足的缺陷,降低了由于叶部病害类间不均衡导致的传统网络模型精度偏低的问题。在COCO数据集评价指标下,实验结果表明,相比于骨干网络为ResNeXt-50的原始Mask R-CNN模型,本文模型的平均分割精度达到96.8%,提升了5.2个百分点,模型权重文件减小为321MB,减小了170MB。对实地采集和AI Challanger农作物病害分割挑战赛的240幅苹果叶片图像进行测试,结果表明,本文模型ASNet对苹果黑腐病、锈病与黑星病3种病害和健康叶片的平均分割精度达到94.7%。