| 深度多分支模型融合网络的胡萝卜缺陷识别与分割 |
| |
| 引用本文： | 谢为俊, 魏硕, 郑招辉, 杨光照, 丁鑫, 杨德勇. 深度多分支模型融合网络的胡萝卜缺陷识别与分割[J]. 农业工程学报, 2021, 37(2): 177-186. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.2.021 |
| |
| 作者姓名： | 谢为俊 魏硕 郑招辉 杨光照 丁鑫 杨德勇 |
| |
| 作者单位： | 1.中国农业大学工学院,北京100083 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2018YFD0700102-02） |
| |
| 摘 要： | 缺陷检测是胡萝卜上市销售前的重要环节,开裂缺陷区域的分割提取是开裂胡萝卜修整的必要条件.基于图像处理的传统的胡萝卜表面缺陷识别算法复杂,通用性、鲁棒性较差.该研究提出一种集胡萝卜缺陷种类识别(C-Net)和开裂缺陷分割(S-Net)为一体的深度多分支模型融合网络(CS-Net).C-Net将预训练的ResNet-50作...
|
| 关 键 词： | 图像分割 深度学习 分类 胡萝卜 外观品质 模型融合 |
| 收稿时间： | 2020-11-20 |
| 修稿时间： | 2021-12-28 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业工程学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《农业工程学报》下载免费的PDF全文 |
|
