基于改进卷积神经网络的油茶果壳籽分选方法

为了进一步提升油茶果壳籽分选效率,该研究采集油茶果脱壳后经过初步筛分的果壳与茶籽图像,构建壳籽分类图像数据集,以VGG16为基础网络,通过深度可分离卷积模块和全连接层神经元数目优选等方式缩小模型规模,采用跨层特征融合机制与引入指数线性单元（exponential linear units, ELU）激活函数优化网络结构,提出一种适用于油茶果壳籽分选的卷积神经网络模型。结果表明,跨层特征融合机制加强了深层网络特征的有效信息表达能力,相比于未融合时的模型精度得到了明显提升,并且三次跨层特征融合总体优于一次与二次融合方式。ELU激活函数加快了模型收敛速度,同时缓解了梯度爆炸,提高了模型鲁棒性。当全连接层神经元个数减少为128时模型得到进一步压缩,并且拟合程度较好。改进模型在油茶果壳籽图像分类上的验证集准确率为98.78%,模型的占存仅需8.41MB,与未改进的VGG16模型相比,准确率提高了0.84个百分点,模型占存减少了519.38MB,并且改进模型的性能相比于AlexNet、ResNet50与MobileNet＿V2等其他网络更具优势,同时在测试试验中该模型分选准确率达到了98.28%,...     

基于SE-ResNet网络的油茶果果壳与茶籽分选模型

油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起,采用传统的机械分选仍会出现掺杂果壳的情况,清选率有待提高。比较ResNet不同层数模型,发现在当前壳籽实验样本下ResNet18与其他模型相比每次迭代的平均训练时间最少,并且验证集平均准确率最高,同时均优于其他CNN分类模型。为进一步提升分选效率,在ResNet18网络中引入注意力机制,结果表明,SE-ResNet18模型与改进前的模型相比,训练过程中每次迭代的平均时间由1.31 s下降到1.13 s,缩短0.18 s,验证集平均准确率为98.88%,提升1.4个百分点。经过测试后得出,测试集整体准确率为98.43%,与原模型相比提升1.3个百分点,说明使用ResNet18模型结合注意力机制的方法在油茶果果壳与茶籽的分选上是可行的,为油茶果在分选方法提供一种新的理论基础与思考方向。     

基于凸包算法的鸡蛋尺寸形状在线视觉高通量检测方法

鸡蛋的尺寸形状是鸡蛋包装和销售以及种蛋挑选中需要考察的重要指标。目前鸡蛋的商品化处理需要高通量在线检测,然而检测速度和效率在高通量检测中要求较高。为了能够实现鸡蛋尺寸形状的高通量在线检测分级,该文在30000枚/h的传送装置上动态采集群体鸡蛋图像,采取有效的图像处理方法消除高速传输对鸡蛋图像的影响,结合应用凸包算法,快速准确提取出群体鸡蛋图像上的特征参数(长短轴表征尺寸大小、蛋形指数表征形状扁圆程度),最后按照尺寸大小与扁圆程度进行分级,其正确率分别为90.5%和89.3%,表明该方法对鸡蛋尺寸形状的高通量在线检测分级可行。