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基于改进ResNet18的水果融合图像表面缺陷检测模型

司海平 赵文汭 赵雨洋 李婷婷 Fernado Bacao 李艳玲

食品与机械2026，Vol.42Issue(7)：P.90-97,8.
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食品与机械2026，Vol.42Issue(7)：P.90-97,8.DOI:10.13652/j.spjx.1003.5788.2025.80635

基于改进ResNet18的水果融合图像表面缺陷检测模型

司海平 1赵文汭 1赵雨洋 1李婷婷 2Fernado Bacao 3李艳玲1

作者信息

  • 1. 河南农业大学信息与管理科学学院,郑州450046 河南省农业大数据与人工智能国际联合实验室,郑州450046
  • 2. 河南农业大学信息与管理科学学院,郑州450046
  • 3. 河南省农业大数据与人工智能国际联合实验室,郑州450046 新里斯本大学信息管理学院,葡萄牙里斯本1070-312
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/缺陷检测/注意力机制/ResNet18/融合图像

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

司海平,赵文汭,赵雨洋,李婷婷,Fernado Bacao,李艳玲..基于改进ResNet18的水果融合图像表面缺陷检测模型[J].食品与机械,2026,42(7):P.90-97,8.

基金项目

河南省重点研发专项(编号:251111211300) （编号:251111211300）

河南省科技攻关项目(编号:252102520037) （编号:252102520037）

河南省杰出外籍科学家工作室(编号:GZS2024006)。 （编号:GZS2024006）

食品与机械

1003-5788

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