基于深度学习的核桃外壳缺陷检测

实现了对核桃外壳缺陷的快速识别,提高基于机器视觉的核桃分选效率,提出了一种基于改进的YOLOv5s核桃外壳缺陷检测方法.YOLOv5s网络中大量采用卷积核为3的卷积进行特征提取,为降低网络的计算量,提出利用深度可分离卷积代替残差网络中所采用的卷积核为3的卷积,提高对核桃外壳检测的速度.此外,为了保证精度能够满足要求,采用了改进的均值聚类对检测框进行初始化,提高生成检测框的质量,进而提高核桃外壳缺陷检测精度.由于聚类方法相对整个网络结构计算量较小,因此对核桃外壳检测的速度影响较小.通过实验对比分析,改进后的YOLOv5s能够快速识别出核桃外壳缺陷,而且识别精度基本保持不变.