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基于神经网络的树莓品质的视觉检测
- 分类：植物表型资讯
- 作者：PhenoTrait
- 来源：本站
- 发布时间：2021-10-13 06:10
- 访问量：
【概要描述】在研究中，基于任务的狭窄焦点和重复的特点，选择了一种U-net结构的神经网络。U-net结构的神经网络在解决生物医学研究中的图像分割问题方面已经得到了很好的证明。
基于神经网络的树莓品质的视觉检测
【概要描述】在研究中，基于任务的狭窄焦点和重复的特点，选择了一种U-net结构的神经网络。U-net结构的神经网络在解决生物医学研究中的图像分割问题方面已经得到了很好的证明。
- 分类：植物表型资讯
- 作者：PhenoTrait
- 来源：本站
- 发布时间：2021-10-13 06:10
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树莓富含维生素、微量元素和纤维，它的种植规模正在全球迅速扩大。树莓果实易被碰伤，是一种非常容易腐烂的产品。生产商和零售商为了食品安全，必须每天检查大量的树莓是否受损，这是一个费时费力的过程。因此，这就凸显了利用光学无损检测技术进行食品质量检测研究的重要性。
本文提出了一种基于U-net结构的卷积神经网络的树莓品质检测方法。在研究中，基于任务的狭窄焦点和重复的特点，选择了一种U-net结构的神经网络。U-net结构的神经网络在解决生物医学研究中的图像分割问题方面已经得到了很好的证明。实验数据集是根据不同种类的树莓和不同状态的树莓果实的照片手动生成的。这项研究有望成为解决人工浆果分拣问题的复杂机器人系统的一部分。
图1 输入图像及其对应映射的示例
图2输入图像、标注数据和预测结果
图3 模型训练过程中的损失值
来源：Andrii B. and Victor S. Berries quality detection in visual spectrum using neural networks. 2021, 04, 58-69. https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/ucu.edu.ua/wp-content/uploads/sites/8/2021/04.
编辑：张玉
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