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基于ResNet18网络的油茶果壳籽分选研究

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油茶果脱壳后果壳与茶籽混合在一起,油茶果的果壳与茶籽如何分选以及如何提升分选的准确率,是油茶果产业化所面临的一个难题.基于改进ResNet18模型的油茶果果壳与茶籽的分选模型,通过油茶果分选机进行图片的采集和处理获取实验样本图像,比较不同批量尺寸、学习率、激活函数以及优化器的影响,进一步优化模型.实验表明,经过改进后的ResNet18模型,与未改进前相比,在损失函数上有了明显的降低,并且验证集准确率得到提升,验证集平均准确率由之前的97.03%,而最终测试集准确率由97.25%提高至97.75%.较高的准确率可以满足油茶果分选的需要.
Sorting Model of Camellia Fruit Shells and Tea Seeds Based on ResNet18 Network

deep learningcamellia fruitsortingResNet18 model

董庚、王焱清、孙记委、段宇飞

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湖北工业大学农机工程研究设计院,湖北武汉 430068

湖北省农机装备智能化工程技术研究中心,湖北武汉 430068

深度学习 油茶果 分选 ResNet18模型

湖北省重点研发计划项目

2020BBA042

2023

湖北工业大学学报
湖北工业大学

湖北工业大学学报

CHSSCD
影响因子:0.258
ISSN:1003-4684
年,卷(期):2023.38(5)
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