基于深度学习与图像处理的哈密瓜表面缺陷检测

摘要：

针对传统人工检测哈密瓜表面缺陷效率低等问题,提出利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)对哈密瓜表面缺陷进行快速检测.对原始图像进行主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)、奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和二值化等预处理操作,通过数据扩充得到正常、霉菌、晒伤和裂纹的哈密瓜图像各2500幅.构建一种改进的类似VGG卷积神经网络模型,将预处理后的图像输入模型,并使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)优化器进行算法优化,为探究CNN模型的特征提取原理,将改进的类似VGG模型每层卷积的特征进行可视化,最后利用开发的哈密瓜表面缺陷检测软件对模型进行试验验证.研究结果表明:图像预处理算法提高了模型的鲁棒性和泛化能力,改进的类似VGG模型优于AlexNet和VGG-16模型,其训练集和测试集准确率分别为100.00％和97.14％;对比预处理前后4类哈密瓜卷积特征可视化结果表明,随着卷积层层数的增加,哈密瓜表面缺陷特征越来越明显,图像预处理后卷积层特征提取效果优于原始图像提取效果.软件测试结果表明:静态下哈密瓜缺陷检测速率达到0.7 s/幅,识别准确率达到93.50％.研究结果可为哈密瓜表面缺陷在线检测技术提供理论依据和技术参考.

关键词：图像处理、缺陷、无损检测、卷积神经网络、可视化、哈密瓜

所属期刊栏目：37

分类号：S652.1;TP391.4(瓜果园艺)

资助基金：西部特果精选关键技术研发与集成示范2015BAD19B03

在线出版日期：2021-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：223-232