基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 大连大学辽宁省北斗高精度位置服务技术工程实验室,辽宁 大连 116622;2. 大连大学大连市环境感知与智能控制重点实验室,辽宁 大连 116622)

作者简介:

裴悦琨(1985—),男,大连大学讲师,研究生导师,博士。E-mail:peiyuekun@dlu.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(编号:61601076);国防重点实验室开放基金项目(编号:614240101060217);辽宁省博士启动基金项目(编号:20170520159)


Cherry defect detection and recognition based on machine vision
Author:
Affiliation:

(1. Beidou High Precision Positioning Service Technology Engineering Laboratory of Liaoning Province, Dalian University, Dalian, Liaoning 116622, China; 2. Environment Sensing and Intelligent Control Key Laboratory of Dalian, Dalian University, Dalian, Liaoning 116622, China)

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    摘要:

    以机器视觉技术为基础,利用卷积神经网络对樱桃缺陷进行检测与识别,并进行验证。结果表明,正常果樱桃识别准确率为99.25%,缺陷果樱桃识别准确率为97.99%,识别速度为25个/s;通过与其他方法进行对比,试验方法能够准确检测并识别多种缺陷类型。

    Abstract:

    Based on the machine vision technology, convolutional neural network (CNN) was used to detect and recognize, and verified the cherry defects. The results showed that the recognition accuracy of intact cherry was 99.25%, with the average recognition accuracy of defective cherry of 97.99%, and the recognition speed was 25 per second. Compared with other research methods, this method could accurately detect and identify various types of defects.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

裴悦琨,连明月,姜艳超,等.基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别[J].食品与机械,2019,35(12):137-140.
PEI Yue kun, LIAN Ming yue, JIANG Yan chao, et al. Cherry defect detection and recognition based on machine vision[J]. Food & Machinery,2019,35(12):137-140.

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  • 收稿日期:2019-08-06
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  • 在线发布日期: 2022-10-05
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