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基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置
被引量:
5
1
作者
权龙哲
王建宇
+2 位作者
王旗
肖云瀚
冯槐区
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2020年第3期288-293,313,共7页
为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定...
为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03%,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F1分别为98.75%,94.84%,3.78%,96.85%;样机将玉米籽粒的实际检测准确率提升至96.50%,实际有效分选率为97.51%.
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关键词
玉米籽粒
电磁振动
卷积神经网络
精选检测
深度学习
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职称材料
题名
基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置
被引量:
5
1
作者
权龙哲
王建宇
王旗
肖云瀚
冯槐区
机构
东北农业大学工程学院
出处
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2020年第3期288-293,313,共7页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(LC2018019)
东北农业大学学术骨干项目(17XG01)
国家自然科学基金资助项目(51405078)。
文摘
为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03%,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F1分别为98.75%,94.84%,3.78%,96.85%;样机将玉米籽粒的实际检测准确率提升至96.50%,实际有效分选率为97.51%.
关键词
玉米籽粒
电磁振动
卷积神经网络
精选检测
深度学习
Keywords
corn kernel
electromagnetic vibration
convolutional neural network
precise detection
deep learning
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置
权龙哲
王建宇
王旗
肖云瀚
冯槐区
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2020
5
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职称材料
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