基于改进LeNet-5模型的木材表面典型缺陷识别方法研究OA北大核心CSTPCD
Detecting Method of the Wood Surface Defects Based on Modified LeNet-5 Model
针对传统木材缺陷识别方法效率低、精度不高及泛化能力差等问题,对传统LeNet-5模型进行改进:通过分别增加卷积层和池化层的层数至4层,以增加网络深度;采用批量归一化算法,以解决内部协变量位移过拟合的问题;改用Leaky Relu函数作为激活函数,并加入稀疏分类交叉熵作为损失函数,使用Adam作为优化器,来优化网络模型.应用改进LeNet-5模型对辐射松木材常见缺陷(结疤、裂痕)及无缺陷样本集进行识别试验,结果表明:相对于传统LeNet-5模型以及…查看全部>>
张赛;王应彪;杨谭;李明
西南林业大学机械与交通学院,云南昆明 650224西南林业大学机械与交通学院,云南昆明 650224西南林业大学机械与交通学院,云南昆明 650224西南林业大学机械与交通学院,云南昆明 650224
农业科技
木材缺陷检测改进LeNet-5模型深度学习卷积神经网络
《木材科学与技术》 2021 (6)
31-37,7
国家自然科学基金"基于声发射能量模型的胶合木结构蠕变机理与演变规律研究"(31760182)国家自然科学基金"基于振动运移的核桃自适应定向破壳机理及果仁损伤状态检测方法"(52165038)云南省教育厅科学研究基金"基于直线振动的核桃定向输送方式及破壳效果评价"(2019J0186).
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