基于深度学习的蚕茧种类识别研究

蚕茧分选是缫丝前的必备工作，当前的分选方式主要是人工分选，效率较低，不利于蚕桑丝绸业的转型发展。为研发智能化的蚕茧分选装备，开展了基于深度学习的蚕茧种类识别研究。在实际环境下采集蚕茧图像，构建出数量为2000张的蚕茧图像数据集，单张图像中包含多种类别的蚕茧，并使用标注工具标注出4个类别的蚕茧，分别为上车茧、黄斑茧、柴印茧和畸形茧。使用深度学习领域中目标检测网络YOLO v5开展了模型训练和验证。结果表明，深度学习模型可以准确地识别出蚕茧的位置，训练的模型对上车茧和黄斑茧的识别精度较高，而柴印茧和畸形茧的识别精度较低。研究可为后续蚕茧智能分选研究和分选装备研发提供参考。