基于CNN的冰糖橙分级系统

为了提高冰糖橙的产业竞争力和效益,在售前对其进行分级是一道重要的工序。针对传统的冰糖橙表面缺陷分级方法存在工作繁琐且受人为因素干扰大的问题,本研究设计了一种将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法与虚拟仪器技术相结合的冰糖橙表面缺陷智能分级系统,并基于LabVIEW2018平台设计开发了一套冰糖橙分级系统。通过实验验证,该系统识别率达96.67%,验证了该分级方法和分级系统的有效性和可行性。     

基于计算机视觉技术的天麻分选装置设计

为了解决天麻外观品质检测问题,设计了一种在线实时检测装置,用于天麻的品质动态实时检测。为此,确定了关键部件主要结构和参数,阐述了其总体结构及工作原理。天麻通过放料部分进入滚筒,经滚筒传输至上料部分,上料部分的辊轮将其运送到翻滚槽口,经翻转后进入托盘机构,托盘机构在链条的带动下以一定速度向前输送至图像采集部分,从而获取天麻整个表面信息。图像识别系统对采集到的天麻图像进行综合分析判断,确定天麻品质和位置信息,传送给分选执行机构,对天麻进行智能分选。试验结果表明:识别模型识别效率为99.34%,步长为7.06个/s,准确率为95%,可为天麻分选装置设计生产提供理论指导。