基于光子传输模拟与卷积神经网络的苹果品质检测OA北大核心CSCDCSTPCD
Apple Quality Detection Based on Photon Transmission Simulation and Convolutional Neural Network
针对传统果蔬品质检测方法中因样本数量不足而导致检测误差大的问题,提出了一种基于面光源下光子传输模拟的苹果品质检测方法.以苹果为研究对象,采用蒙特卡洛方法仿真光子在苹果双层平板模型的运动轨迹,快速得到20 000幅苹果组织表面光亮度分布图像,以光学参数作为标签,输入卷积神经网络进行训练,将得到的模型进行微调迁移,应用到少量实测苹果光谱图像的数据集上进行光学特性参数的反演,最后将该网络模型全连接层的输出结果与苹果品质建立关联,实现对苹果糖度及硬度的无…查看全部>>
徐焕良;孙云晓;曹雪莲;季呈明;陈龙;王浩云
南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095南京农业大学人工智能学院,南京210095
信息技术与安全科学
苹果品质检测光学参数卷积神经网络迁移学习蒙特卡洛模拟
《农业机械学报》 2021 (8)
面向高光谱品质检测的苹果三维模型多层组织光学参数反演研究
338-345,8
中央高校基本科研业务费专项资金项目(KYLH202006、KYZ201914)和国家自然科学基金项目(31601545)
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