| 基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置 |
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| 引用本文： | 权龙哲,王建宇,王旗,肖云瀚,冯槐区.基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置[J].江苏大学学报(自然科学版),2020,41(3):288-293,313. |
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| 作者姓名： | 权龙哲 王建宇 王旗 肖云瀚 冯槐区 |
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| 作者单位： | 东北农业大学工程学院,黑龙江哈尔滨150030;东北农业大学工程学院,黑龙江哈尔滨150030;东北农业大学工程学院,黑龙江哈尔滨150030;东北农业大学工程学院,黑龙江哈尔滨150030;东北农业大学工程学院,黑龙江哈尔滨150030 |
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| 基金项目： | 黑龙江省自然科学基金;国家自然科学基金;东北农业大学学术骨干项目 |
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| 摘 要： | 为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03%,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F_1分别为98.75%,94.84%,3.78%,96.85%;样机将玉米籽粒的实际检测准确率提升至96.50%,实际有效分选率为97.51%.
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| 关 键 词： | 玉米籽粒 电磁振动 卷积神经网络 精选检测 深度学习 |
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