基于ECA-FV-CNN的水稻单籽粒质量分级方法

为解决传统水稻质量分级依靠人工分拣,工作量大、错误率高、分级标准不严格等问题,本文提出一种基于ECA改进的双流卷积神经网络模型对水稻单粒质量分级进行研究。首先,获取每组水稻单籽粒(本文以7颗水稻单籽粒为1组)正视和俯视图像,对于5种简单的监督模型(朴素贝叶斯、决策树、随机森林、最邻近结点算法、支持向量机)、基于遗传算法和投票机制优化的模型(GA-SVM)、集成模型(RF+GA-SVM),通过图像预处理轮廓检测分离出单籽粒图像,利用颜色矩、LBP(Local binary pattern)和Canny算子提取籽粒颜色、纹理和边缘特征,并采用PCA(Principal component analysis)降维后进行训练;而对于单流卷积神经网络模型、双流卷积神经网络模型(FV-CNN)以及本文提出并构建的基于ECA改进的双流卷积神经网络模型(EA-FV-CNN),则使用预处理后的图像进行训练。将上述多种模型进行对比分析,发现基于ECA改进的双流卷积神经网络模型性能最好,其在单粒质量三分级、四分级和五分级准确率分别达94.0%、92.3%和71.0%。实验结果表明,使用基于ECA改进的双流卷...