基于语义分割的芒果表皮缺陷识别

【目的】运用语义分割技术自动识别芒果及其表皮缺陷,实现芒果的质量评估及分选,为芒果质量快速无损检测提供参考。【方法】采集自然环境下的多场景芒果表皮缺陷图像用于模型的训练与测试,将联合上采样金字塔(Joint pyramid upsampling,JPU)结构替换DeepLabV3+中空洞空间卷积池化金字塔(Atrous spatial pyramid pooling,ASPP),将Atrous-ResNet模型替换DeepLabV3+中Xception模型,采用类别像素准确率(Class pixel accuracy,CPA)、平均像素准确率(Mean pixel accuracy,MPA)、平均交并比(Mean intersection over union,MIoU)作为模型的精度评价指标。【结果】采用JPU模块替换ASPP模块,在ResNet网络中运用扩张卷积有利于增大模型的感受野,总体上预测的边界更加平滑,且对细小缺陷的识别更精确;与SegNet、LinkNet算法的对比验证表明,Atrous-ResNet模型具备更高的精度,CPA小幅提升,MPA提升3.79个百分点,MIoU...     

基于卷积神经网络的草莓识别方法

针对目前草莓识别定位大多在简单环境下进行、识别效率较低的问题,提出利用改进的YOLOv3识别方法在复杂环境中对草莓进行连续识别检测。通过训练大量的草莓图像数据集,得到最优权值模型,其测试集的精度均值(MAP)达到87. 51%;成熟草莓的识别准确率为97. 14%,召回率为94. 46%;未成熟草莓的识别准确率为96. 51%,召回率为93. 61%。在模型测试阶段,针对夜晚环境下草莓图像模糊的问题,采用伽马变换得到的增强图像较原图识别正确率有显著提升。以调和平均值(F)作为综合评价指标,对比多种识别方法在不同果实数量、不同时间段及视频测试下的实际检测结果,结果表明,YOLOv3算法F值最高,每帧图像的平均检测时间为34. 99 ms,视频的平均检测速率为58. 1 f/s,模型的识别正确率及速率均优于其他算法,满足实时性要求。同时,该方法在果实遮挡、重叠、密集等复杂环境下具有良好的鲁棒性。