摘要
玉米的品质在我国粮食产业中具有重要的战略地位,利用深度学习技术对玉米籽粒进行分选,可以不破坏玉米籽粒原有特征并且具有准确率高、速度快的优点。文章以东单 1806、郑单 958、实验种 3 种玉米籽粒作为研究对象,设计了一种基于深度学习的玉米籽粒分选系统。该项目构建了 YOLOV3 模型,对传送带上的玉米籽粒进行实时目标检测,选择 VGG16 模型作为玉米籽粒分选的基础模型并在 VGG16 模型的基础上对网络参数以及网络结构进行优化,得到 CORN-VGG 网络模型。经过测试,VGG16 模型和 CORN-VGG 模型对 3 种玉米籽粒的平均识别准确率分别为 93.1% 和 95.2%,实现了软硬件的结合,实时交互良好,最终实现了分拣功能,使玉米谷物分拣模型得以应用。
出处
《移动信息》
2022年第3期1-3,共3页
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