基于电子舌和电子眼结合改进MobileNetv3的黄芪快速溯源检测

摘要：

目的:实现对不同产地黄芪的快速溯源检测.方法:提出了一种基于电子舌和电子眼结合改进MobileNetv3网络的黄芪产地快速检测方法.采用电子舌和电子眼分别采集不同黄芪样本的一维指纹图谱信息和二维外观图像信息.利用格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)将一维电子舌信号转换为二维图像信息,保留电子舌信号中时间序列相关特征,再将其与电子眼采集的图像信息进行数据融合,采用基于金字塔切分注意力机制(Pyramid split attention,PSA)改进的MobileNetv3模型实现对不同产地黄芪样本的分类识别.结果:相较于单独使用电子舌或者电子眼,该方法具有更高的识别准确率,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score 分别达到 98.8％,98.8％,98.8％和 0.99.改进的MobileNetv3网络分类准确率较原始模型提高了 8％,参数量仅为原参数量的20％左右.结论:改进的MobileNetv3网络可以有效减少参数的计算量,提高不同产地黄芪识别的准确率.

关键词：电子舌、电子眼、格拉姆角场、数据融合、MobileNetv3、黄芪

所属期刊栏目：39

资助基金：山东省自然科学基金;教育部中国高校产学研创新基金

在线出版日期：2023-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：37-47