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基于卷积神经网络的鲜茶叶智能分选系统研究
被引：74
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王安
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中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所
刘勇
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中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所
张龙
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中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所
夏营威
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中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所
机构：
[1] 中国科学院合肥物质科学研究院应用技术研究所
[2] 中国科学技术大学
来源：
关键词：
茶叶分选;
深度学习;
卷积神经网络;
反向传播;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TS272.3 [机械与设备];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
090203 ;
1405 ;
摘要：
机采鲜茶叶中混有各种等级的茶叶,针对风选、筛选等分选方法难以做到精确细分的问题,结合计算机视觉技术和深度学习方法,设计了一套鲜茶叶智能分选系统,搭建了基于7层结构的卷积神经网络识别模型,通过共享权值和逐渐下降的学习速率,提高了卷积神经网络的训练性能。经过实验验证,该分选系统可以实现鲜茶叶的自动识别和分选,识别正确率不低于90%,可对鲜茶叶中的单芽、一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶、单片叶、叶梗进行有效的类别分选。
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