基于卷积神经网络的花生种子筛选识别算法

摘要：

针对现有技术在花生种子筛选过程中分类复杂、准确率低、速度慢的问题,提出了基于卷积神经网络的花生种子的筛选识别算法.根据实际情况将花生种子分为完好花生、破损花生2类研究对象,收集1500张花生照片建立图像库,搭建卷积神经网络结构,提取花生种子图像的颜色特征和纹理特征,优化网络提高筛选的准确率和快速性.试验结果表明优化完成后的卷积神经网络筛选准确率为98.21％,筛选速度为16.4 ms/粒,说明该系统准确率高、筛选速度快,可以满足农业对花生种子的实际筛选要求.

关键词：花生、种子、筛选、卷积神经网络、图像处理、特征提取

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;S565.2(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：77-82