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新型无损检测技术在番茄品质检测中的研究与应用进展
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作者 韩子馨 张丽丽 +2 位作者 张博 邹方磊 尚楠 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期289-300,共12页
番茄是我国种植面积最广的蔬菜之一,受到广大消费者的青睐。近年来,随着人们对健康饮食需求的逐步提升,番茄的品质愈发受到关注。番茄形状较为规则,但不同品种间的大小、果型、颜色差异较大,蕴含的营养成分种类繁多、化学结构复杂,导致... 番茄是我国种植面积最广的蔬菜之一,受到广大消费者的青睐。近年来,随着人们对健康饮食需求的逐步提升,番茄的品质愈发受到关注。番茄形状较为规则,但不同品种间的大小、果型、颜色差异较大,蕴含的营养成分种类繁多、化学结构复杂,导致其品质检测存在一定难度。传统番茄品质检测方法大多存在主观性强、破坏性强、耗时费力的缺点,难以满足大规模品质检测的需求。近年来,随着各类无损检测技术的发展,机器学习、多光谱技术、电子鼻/电子舌等新型检测方法也已逐步应用于番茄品质的快速、无损检测中。本文在传统番茄品质检测技术的基础上,重点总结了基于图像识别的人工智能、电子鼻技术和光谱技术在番茄无损检测方面的发展与应用,为番茄品质检测的研究与发展提供参考。 展开更多
关键词 番茄品质检测 可见-近红外光谱 高光谱成像 拉曼光谱 电子鼻 机器视觉
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自监督学习下小样本番茄叶片病害检测
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作者 李显娜 吴强 +1 位作者 张一丹 周康 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第7期172-179,共8页
番茄叶片病害的快速定位与精准识别有助于合理使用杀虫剂,进而保障番茄的质量与产量。针对现有番茄叶片病害检测方法检测性能不佳的问题,提出一种自监督下的小样本番茄叶片病害检测方法。首先,利用一组共享权重的主干网络提取番茄叶片... 番茄叶片病害的快速定位与精准识别有助于合理使用杀虫剂,进而保障番茄的质量与产量。针对现有番茄叶片病害检测方法检测性能不佳的问题,提出一种自监督下的小样本番茄叶片病害检测方法。首先,利用一组共享权重的主干网络提取番茄叶片在视觉空间中的语义特征;然后,将视觉语义特征作为深度自编码网络的输入,通过计算编码压缩后的特征与原始特征间的对比损失优化特征编码网络;最后,利用编码压缩后的特征指导番茄叶片的未知病害定位与识别。此外,为获得更鲁棒的指导特征集,设计一种双损失的优化策略。通过在自建的番茄病害叶片数据集和开源数据集上进行测试试验,所提出模型分别在自建和开源数据集上实现0.946 2和0.963 9的识别精准率,优于当前经典的目标检测方法。 展开更多
关键词 番茄叶片病害检测 自监督学习 自编码网络 双损失 语义特征
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基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法 被引量:2
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作者 丁仁集 陈丙三 《福建理工大学学报》 CAS 2023年第6期585-591,共7页
为提升果园自动采摘机器人的工作效率,提高对番茄果实识别的准确率,提出了一种基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法。该识别检测算法以YOLOv5算法为基础,改进了原算法中颈部网络的BottleneckCSP模块,通过增加批归一化层与SiLU激活函数提... 为提升果园自动采摘机器人的工作效率,提高对番茄果实识别的准确率,提出了一种基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法。该识别检测算法以YOLOv5算法为基础,改进了原算法中颈部网络的BottleneckCSP模块,通过增加批归一化层与SiLU激活函数提升了网络对目标深层语义信息的提取能力;采用轻量级通用上采样算子CARAFE扩大感受野,减少漏检并保持轻量化;结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,提高模型的准确性和鲁棒性;用SIoU替换CIoU损失函数,有效减少冗余框的同时加快了预测框的收敛和回归。研究结果表明,改进后算法对番茄目标检测的平均精度均值达到96.5%,比原始算法提高3.4%,对小番茄及番茄被遮挡时的漏检率也有效降低,且满足实时要求。 展开更多
关键词 番茄检测 改进YOLOv5 SimAM CARAFE
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基于改进YOLOv5的自然环境下番茄果实检测
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作者 胡奕帆 赵贤林 +2 位作者 李佩娟 赵辰雨 陈光明 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第10期231-237,共7页
为实现番茄果实的快速识别定位,提出一种改进的YOLOv5算法,通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过替换轻量化主干网络,提高推理速度;增加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过修改特赠融合层提高对目标的识别能力并降低计算... 为实现番茄果实的快速识别定位,提出一种改进的YOLOv5算法,通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过替换轻量化主干网络,提高推理速度;增加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过修改特赠融合层提高对目标的识别能力并降低计算代价加速计算。试验表明:在自然环境下,所提方法平均准确率为87.5%,成熟番茄准确率为90.1%,比未改进的YOLOv5s模型分别提高4.2%和1.9%。并且在测试集上试验推理检测速度达到101 fps。 展开更多
关键词 番茄果实检测 YOLOv5 数据增强 注意力机制 轻量化网络
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融合多尺度特征的遮挡番茄病害图像识别研究
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作者 黄晓宇 张聪 陈晓玲 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第7期194-200,共7页
针对复杂环境下因叶片重叠遮挡以及目标较小等原因而导致番茄病害识别准确率较低的问题,提出一种多尺度级联模型(IMS-Cascade)。该模型以级联神经网络(Cascade R-CNN)为基础,在主干网络中引入融合上下文信息的可切换空洞卷积,使用复杂... 针对复杂环境下因叶片重叠遮挡以及目标较小等原因而导致番茄病害识别准确率较低的问题,提出一种多尺度级联模型(IMS-Cascade)。该模型以级联神经网络(Cascade R-CNN)为基础,在主干网络中引入融合上下文信息的可切换空洞卷积,使用复杂的多尺度卷积核提取目标特征,解决同种病害因叶片遮挡而形状差异较大的问题,并在特征融合网络中添加反馈连接模块,使模型可以进行多次的特征提取,提高浅层信息的利用率。最后在损失函数上增大准确样本的梯度,降低异常样本对模型的影响。将该模型用于Plant Village公开发表的部分番茄叶病害数据集上,mAP达到89.1%,平均准确率达到99.36%,分别比原始Cascade R-CNN模型提高2.5%和1.84%,具有更高检测精度,有利于复杂环境下的番茄病害检测。 展开更多
关键词 番茄病害检测 反馈连接 特征金字塔网络 空洞卷积 多尺度
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基于改进型YOLOv5s的番茄实时识别方法 被引量:1
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作者 杨国亮 王吉祥 聂子玲 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第15期187-193,共7页
针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题,提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法,并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明,针对番茄大小不同的问题,采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模... 针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题,提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法,并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明,针对番茄大小不同的问题,采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模型定位精度;在YOLOv5s主干网络末端添加GAM注意力模块,提升模型检测精度并改善鲁棒性;应用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)修改原有结构,完成更深层次的加权特征融合;颈部添加转换器(transformer),增强网络对多尺度目标的检测能力。改进后的YOLOv5s番茄识别算法检测速度达到72帧/s。在测试集中对番茄检测均值平均精度(mAP)达到93.9%,分别比SSD、Faster-RCNN、YOLOv4-Tiny、原始YOLOv5s模型提高17.2、13.1、5.5、3.3百分点。本研究提出的番茄实时检测方法,在保持检测速度的同时,可降低背景因素干扰,实现复杂场景下对番茄的精准识别,具有非常好的应用前景,为实现番茄自动采摘提供相应技术支持。 展开更多
关键词 番茄检测 YOLOv5s K-means++ GAM注意力模块 加权双向特征金字塔
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基于深度学习的番茄识别与实例分割
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作者 高倩 诸德宏 封浩 《软件导刊》 2023年第2期75-80,共6页
目前番茄采摘主要依靠人工,实现番茄产业机械化和智能化刻不容缓,而番茄检测是最基础也最重要的一步。针对该问题,提出一种基于改进Mask RCNN的番茄检测算法。该算法选择ResNet50和FPN作为主干网络,提出一种新型RoI提取器,并在算法模型... 目前番茄采摘主要依靠人工,实现番茄产业机械化和智能化刻不容缓,而番茄检测是最基础也最重要的一步。针对该问题,提出一种基于改进Mask RCNN的番茄检测算法。该算法选择ResNet50和FPN作为主干网络,提出一种新型RoI提取器,并在算法模型中使用空洞卷积(Atrous)。通过Labelme自制番茄数据集,将改进算法在自制数据集上进行训练和测试。结果表明,与Faster RCNN和Mask RCNN模型相比,改进后的模型AP值分别提高了5.5%和4.7%,AR值分别提升了6.8%和4.6%。该算法不仅提高了番茄的识别准确率,还更好地实现了实例分割。 展开更多
关键词 番茄检测 Mask RCNN 新型RoI提取器 空洞卷积 实例分割
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一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用 被引量:4
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作者 孔德锋 《湖北农业科学》 2020年第7期199-203,共5页
针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶... 针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.9297,可为番茄病害检测和防治提供支持。 展开更多
关键词 图像分类 迁移学习 番茄病害检测 Inception-v3
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Tomato detection method using domain adaptive learning for dense planting environments
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作者 LI Yang HOU Wenhui +4 位作者 YANG Huihuang RAO Yuan WANG Tan JIN Xiu ZHU Jun 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第13期134-145,共12页
This study aimed to address the challenge of accurately and reliably detecting tomatoes in dense planting environments,a critical prerequisite for the automation implementation of robotic harvesting.However,the heavy ... This study aimed to address the challenge of accurately and reliably detecting tomatoes in dense planting environments,a critical prerequisite for the automation implementation of robotic harvesting.However,the heavy reliance on extensive manually annotated datasets for training deep learning models still poses significant limitations to their application in real-world agricultural production environments.To overcome these limitations,we employed domain adaptive learning approach combined with the YOLOv5 model to develop a novel tomato detection model called as TDA-YOLO(tomato detection domain adaptation).We designated the normal illumination scenes in dense planting environments as the source domain and utilized various other illumination scenes as the target domain.To construct bridge mechanism between source and target domains,neural preset for color style transfer is introduced to generate a pseudo-dataset,which served to deal with domain discrepancy.Furthermore,this study combines the semi-supervised learning method to enable the model to extract domain-invariant features more fully,and uses knowledge distillation to improve the model's ability to adapt to the target domain.Additionally,for purpose of promoting inference speed and low computational demand,the lightweight FasterNet network was integrated into the YOLOv5's C3 module,creating a modified C3_Faster module.The experimental results demonstrated that the proposed TDA-YOLO model significantly outperformed original YOLOv5s model,achieving a mAP(mean average precision)of 96.80%for tomato detection across diverse scenarios in dense planting environments,increasing by 7.19 percentage points;Compared with the latest YOLOv8 and YOLOv9,it is also 2.17 and 1.19 percentage points higher,respectively.The model's average detection time per image was an impressive 15 milliseconds,with a FLOPs(floating point operations per second)count of 13.8 G.After acceleration processing,the detection accuracy of the TDA-YOLO model on the Jetson Xavier NX development board is 90.95%,the mAP value is 91.35%,and the detection time of each image is 21 ms,which can still meet the requirements of real-time detection of tomatoes in dense planting environment.The experimental results show that the proposed TDA-YOLO model can accurately and quickly detect tomatoes in dense planting environment,and at the same time avoid the use of a large number of annotated data,which provides technical support for the development of automatic harvesting systems for tomatoes and other fruits. 展开更多
关键词 PLANTS MODELS domain adaptive tomato detection illumination variation semi-supervised learning dense planting environments
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融合CNN多卷积特征与HOG的番茄叶部病害检测算法 被引量:5
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作者 刘君 王学伟 《北方园艺》 CAS 北大核心 2020年第4期147-152,共6页
传统的番茄叶部病害检测依赖于耗时费力的人工特征设计,必须针对病害的不同分类精心设计相关特征。番茄叶部病害症状复杂,人工设计特征较难。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)可以自动挖掘出隐藏在病害图像内部的抽象特... 传统的番茄叶部病害检测依赖于耗时费力的人工特征设计,必须针对病害的不同分类精心设计相关特征。番茄叶部病害症状复杂,人工设计特征较难。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)可以自动挖掘出隐藏在病害图像内部的抽象特征,在图像识别领域性能优越。该研究提出采用CNN与传统的HOG+SVM算法相结合的方法,抽取番茄叶部病害的浅层特征,将其输入到HOG生成HOG特征并合并,最后输入SVM分类器得到病害检测结果。该研究方法能够改进番茄叶部病害的检测精度。 展开更多
关键词 番茄叶部病害检测 卷积神经网络 多卷积特征 HOG
原文传递
改进YOLOv5s的番茄钵苗分类识别模型
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作者 赵晓燕 房建东 赵于东 《科学技术与工程》 2024年第27期11774-11785,共12页
番茄钵苗分类识别对自动移栽机精准和高效完成钵苗移栽作业具有重要意义,目前钵苗检测存在精度较低,检测实时性较差,有误检和漏检的问题。为建立番茄钵苗监测系统,保证检测实时性,提高钵苗识别精准度,基于改进YOLOv5s目标检测算法提出... 番茄钵苗分类识别对自动移栽机精准和高效完成钵苗移栽作业具有重要意义,目前钵苗检测存在精度较低,检测实时性较差,有误检和漏检的问题。为建立番茄钵苗监测系统,保证检测实时性,提高钵苗识别精准度,基于改进YOLOv5s目标检测算法提出一种番茄钵苗分类识别模型。研究工作包括构建番茄钵苗数据集;引入全局注意力机制(global attention mechanism,GAM)注意力机制;采用动态非单调聚焦机制损失函数(wise IoU,WIOU)损失函数策略;运用可变形卷积DCN V3;采用上下文信息模块(context augmentation module,CAM)模块。改进后模型平均检测速度约为12 ms,平均精度(average precision,AP)较基础模型上升3.8个百分点,MAP@0.5提高1.9个百分点,召回率提升3.2个百分点。相同实验条件下,将改进后YOLOv5s模型与当下常用模型对比,其检测速度更快,符合钵苗检测要求,精度更高,总体效果更优,保证实时性的基础上有效提高番茄钵苗的识别精度。 展开更多
关键词 目标检测 番茄钵苗检测 YOLOv5s 注意力机制 WIOU 可变形卷积
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Determination of Lycopene Concentration in Dog Plasma by RP-HPLC
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作者 王会娟 李馨儒 +1 位作者 黄燕清 刘艳 《Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences》 CAS 2004年第4期259-261,共3页
A method for determination of lycopene concentration in dog plasma wasestablished. Methods RP-HPLC was used; the mobile phase consisted of methanol-acetonitrile-methylenechloride (40:30:30, V/V) , the wavelength of de... A method for determination of lycopene concentration in dog plasma wasestablished. Methods RP-HPLC was used; the mobile phase consisted of methanol-acetonitrile-methylenechloride (40:30:30, V/V) , the wavelength of detection was 472 nm, the column temperature wasambient temperature, and the flow rate was 1.0 mL·min^(-1). Results The standard curve was linearin the range from 0.012 4 to 0.496 μg·mL^(-1) with r=0.9992. The average extraction recovery was97.6% +-4.2%. The intra-day and inter-day RSD were 1.52% -4.95% and 2.31% -7.38%, respectively.Conclusion This method is sensitive, rapid, reproducible, and of good selectivity for the analysisof lycopene in dog plasma. 展开更多
关键词 LYCOPENE plasma concentration RP-HPLC
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Detection of Potato Spindle Tuber Viroid, and Its Impact on Growth, Production of Tomatoes in Greenhouse
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作者 Haniyeh Mohamed Algamodi Jaber Abdullah Khalil +1 位作者 Taher Ahmed Abouhliqh Khaled Ojdj 《Journal of Agricultural Science and Technology(B)》 2012年第8期940-949,共10页
The viability of most tomato varieties cultivated in Libya have been tested to infect with potato spindle tuber viroid/potatoes (PSTVd) and its impact on growth and production of some of these varieties, which were ... The viability of most tomato varieties cultivated in Libya have been tested to infect with potato spindle tuber viroid/potatoes (PSTVd) and its impact on growth and production of some of these varieties, which were mechanically inoculated with Libyan isolate of viroid PSTVd as follows: Vlkato, Sankarh, Lebda, Jasmine, Kenza and Hana. The percent of incidence were 95.95%, 90%, 90.80%, 80% and 20%, respectively. The following varieties have been contagious mechanically with viroid of PSTVd: Vlkato, zahra, Toria, Lebda, Hoda, Farwa, Alkaraz, Naziha, Rim Star and Kartika. The percent of incidence were 95.95%, 85%, 85.80%, 80%, 70.40%, 0.0%, 0.0%, respectively. The varied symptoms of wrinkle, twist, warp, swell the veins of the leaves, dark brown spots formation and a large yellow spots turned into white patches. Also the effect of the Egyptian isolate viroid PSTVd in the growth and production of varieties Jasmine, Lebda, Soberhalim, and treasure No. 185 had been studied, as the average rates of decline in the production of the fruits tomatoes/tomato 43.4% and 17% length of plants, and in the fresh weight and dry root of the sum of 35% and 37% respictively. 展开更多
关键词 Potato spindle tuber viroid the infection of tomato plants nucleic acid PCR.
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Serological Detection of Tomato Pepino mosaic virus in Morocco
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作者 Amal Souiri Saaid Amzazi +2 位作者 Hayat Laatiris Moulay Mustapha Ennaji Mustapha Zemzami 《Journal of Agricultural Science and Technology(B)》 2013年第12期847-852,共6页
Pepino mosaic virus (PepMV), monopartite RNA virus, 6,500 pb, belonging to Flexiviridae and Potexvirus group, is highly infectious and easily transmissible. Its economic impact is major for the tomato producer's co... Pepino mosaic virus (PepMV), monopartite RNA virus, 6,500 pb, belonging to Flexiviridae and Potexvirus group, is highly infectious and easily transmissible. Its economic impact is major for the tomato producer's countries. Prevention, based on early virus detection is the only effective control measure. Monoclonal antibodies appeared to be very useful tool. The authors used for the production of monoclonal antibodies hybridomas technique, by fusing spleen cells of immunized BALB/c mice to PepMV and SP2/O cancerous cells. The aim of this work is to produce hybridomas producers of Mab that could be used for ELISA in Morocco. At the same time, these efforts will serve to decrease expenses of producers concerning phytosanitory control. We obtained 16 hybridomas lines producers of Mab specific for PepMV. They were tested for efficiencies in ELISA and two lines were retained for production of Mab on large scale (1B 11-G 10 and 5A l-G5). Isotyping of these two lines showed that they are belonging to IgG 1 class and easily purified by affinity chromatography in agarose column by protein A. The conjugation of these two antibodies to alkaline phosphatase has been verified by DAS-ELISA. These antibodies will enable to diagnose the disease from infected tomato plants, integrating several serological tests to control it and target the actions of struggles. 展开更多
关键词 Pepino mosaic virus TOMATO monoclonal antibody HYBRIDOMA serological test early detection.
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高效液相色谱法同时测定番茄酱中红2G、酸性橙Ⅱ和罗丹明B的研究 被引量:3
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作者 王苏楠 《海峡预防医学杂志》 CAS 2021年第2期71-73,共3页
目的建立高效液相色谱测定番茄酱中红2G、酸性橙Ⅱ和罗丹明B的方法。方法样品加丙酮-水(95∶5,V/V)涡旋后超声提取、低温高速离心,取上清液不过滤头直接进样,以乙腈-乙酸铵缓冲液进行梯度洗脱,紫外检测器在532 nm(红2G)、487 nm(酸性橙... 目的建立高效液相色谱测定番茄酱中红2G、酸性橙Ⅱ和罗丹明B的方法。方法样品加丙酮-水(95∶5,V/V)涡旋后超声提取、低温高速离心,取上清液不过滤头直接进样,以乙腈-乙酸铵缓冲液进行梯度洗脱,紫外检测器在532 nm(红2G)、487 nm(酸性橙Ⅱ)和549 nm(罗丹明B)测定,外标法定量。结果检测的红2G、酸性橙Ⅱ和罗丹明B在1.0~20.0μg/mL范围内有良好的线性关系,相关系数分别为0.99994、0.99971和0.99987,检出限0.1~0.2 mg/kg,加标回收率83.0%~100.2%,相对标准偏差RSD为0.3%~3.6%。结论高效液相色谱法操作简单、灵敏、准确、适用范围广,可用于番茄酱中红2G、酸性橙Ⅱ和罗丹明B的同时测定。 展开更多
关键词 番茄检测 高效液相色谱法 红2G 酸性橙Ⅱ 罗丹明B
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