基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究

发布时间：2018-04-25 13:34

  本文选题：茶叶分选 + 深度学习　； 参考：《农业机械学报》2017年07期

【摘要】：机采鲜茶叶中混有各种等级的茶叶,针对风选、筛选等分选方法难以做到精确细分的问题,结合计算机视觉技术和深度学习方法,设计了一套鲜茶叶智能分选系统,搭建了基于7层结构的卷积神经网络识别模型,通过共享权值和逐渐下降的学习速率,提高了卷积神经网络的训练性能。经过实验验证,该分选系统可以实现鲜茶叶的自动识别和分选,识别正确率不低于90%,可对鲜茶叶中的单芽、一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶、单片叶、叶梗进行有效的类别分选。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to achieve precise subdivision by sorting methods such as wind separation and screening, a set of intelligent sorting system for fresh tea is designed by combining computer vision technology and depth learning method. The recognition model of convolution neural network based on 7-layer structure is built. The training performance of convolutional neural network is improved by sharing weights and decreasing learning rate. The experimental results show that the system can realize the automatic recognition and sorting of fresh tea, and the correct recognition rate is not less than 90. The system can be used for single bud, one bud and one leaf, one bud and two leaves, one bud three leaves, one leaf and one leaf in fresh tea. The stem is effectively sorted.
【作者单位】： 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所;中国科学技术大学;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2015BAI01B00) 中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA080401)
【分类号】：TP183;TS272.3

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