基于改进YOLO v4的群体棉种双面破损检测方法

摘要：

针对研究人员难以利用计算机视觉对棉种这类尺寸较小的物体进行双面检测,导致检测效果不佳的问题,设计了一款新型棉种检测分选装置,利用亚克力板在强光和白色背景下透明的特点,将棉种通过上料装置滑入透明亚克力板的凹槽中,随着转盘的转动,同一批棉种的正反两面图像分别由2个不同位置的CCD相机采集得到.利用改进YOLO v4的目标检测算法检测破损棉种,试验结果表明该方法建立的模型对群体棉种中的破损棉种和完好棉种的检测准确率达到95.33％、召回率为96.31％、漏检率为0,检测效果优于原YOLO v4网络,实现了对双面群体棉种的破损识别,为后续脱绒棉种智能检测装备研发提供了技术支持.

关键词：脱绒棉种;破损检测;双CCD相机;YOLO v4;图像识别

所属期刊栏目：53

分类号：TP391;S561(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;新疆生产建设兵团南疆重点领域科技支撑计划项目;华中农业大学-塔里木大学联合基金项目;中国农业大学-塔里木大学联合基金项目

在线出版日期：2022-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：389-397