科研产出
蚕茧识别技术研究现状及发展趋势
《中国农机化学报 》 2024 北大核心
摘要：我国缫丝织绸早已进入机械化、自动化的发展阶段，但是蚕茧图像识别技术仍处于研究的初级阶段，在推广和应用中存在很多技术瓶颈。为更好地将智能识别技术的研究用于蚕茧分选工作，推动蚕丝产业的健康高效发展，从蚕茧的分类和选茧的标准出发，分别介绍目前蚕茧图像识别技术研究中基于颜色特征、形状特征和纹理特征的识别技术研究现状和特点，总结和分析现在蚕茧图像识别技术研究中存在识别信息不完整、识别种类少、识别准确度和效率较低等方面的问题。提出在开展完整蚕茧图像建立技术、增加多种特征的采集和判别、开展深度学习技术融合的研究建议，展望蚕茧智慧高效分选的发展趋势。
全文链接
请求原文
基于深度学习的蚕茧种类识别研究
《四川蚕业 》 2023
摘要：蚕茧分选是缫丝前的必备工作,当前的分选方式主要是人工分选,效率较低,不利于蚕桑丝绸业的转型发展.为研发智能化的蚕茧分选装备,开展了基于深度学习的蚕茧种类识别研究.在实际环境下采集蚕茧图像,构建出数量为2000张的蚕茧图像数据集,单张图像中包含多种类别的蚕茧,并使用标注工具标注出4个类别的蚕茧,分别为上车茧、黄斑茧、柴印茧和畸形茧.使用深度学习领域中目标检测网络YOLO v5开展了模型训练和验证.结果表明,深度学习模型可以准确地识别出蚕茧的位置,训练的模型对上车茧和黄斑茧的识别精度较高,而柴印茧和畸形茧的识别精度较低.研究可为后续蚕茧智能分选研究和分选装备研发提供参考.
全文链接
请求原文
首页上一页1下一页尾页
