基于神经网络的发芽马铃薯图像识别

论文摘要

马铃薯属于重要的食品原料,误食发芽马铃薯可能会对食用者造成中毒,为实现发芽马铃薯的图像识别,本文利用神经网络技术对发芽马铃薯芽体进行分割。首先,利用CCD相机获取马铃薯图像,进一步对图像进行灰度化处理,而后利用马铃薯灰度图像制作训练标签,并将数据集在U-Net进行训练。经过实验验证,基于U-Net的图像分割算法可以有效识别马铃薯芽体像素,分割精度达到97.08%,该方法相对优于阈值分割方法,对马铃薯发芽检测具有一定的辅助意义。

论文目录

• 1 算法流程
•   1.1 数据预处理
•     1.1.1 灰度化处理
•     1.1.2 数据集制作
•   1.2 U-Net分割
• 2 实验与结果
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡骏飞

关键词: 马铃薯,发芽,图像分割,神经网络

来源: 产业科技创新 2019年12期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 贵州大学大数据与信息工程学院

分类号: TP391.41;TP183;TS215

页码: 25-27

总页数: 3

文件大小: 1600K

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