基于卷积神经网络的花生种子筛选识别算法

作者：张永超; 赵录怀^*; 卜光苹

来源：江西农业学报, 2020, 32(01): 77-82.

DOI：10.19386/j.cnki.jxnyxb.2020.01.13

• 花生
• 种子
• 筛选
• 卷积神经网络
• 图像处理
• 特征提取

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。

• 单位
  西安交通大学城市学院; 电气学院; 西安交通大学