發(fā)布時間：2020-12-02 11:23

　　如何高效準(zhǔn)確的對不同類型的種子,以及異常的種子進(jìn)行識別實(shí)現(xiàn)分選,這在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中仍然是一個相對比較棘手的問題。采用傳統(tǒng)的人工檢測以及圖像處理算法在作物種子的分選中具有效率低、自適應(yīng)性不強(qiáng)的問題,所以尋找一種可以替代傳統(tǒng)種子分選的方法,對不同了作物種子的識別和分類研究具有重要的意義和應(yīng)用價值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)基本算法之一,它具有結(jié)構(gòu)簡單、適應(yīng)能力強(qiáng)的特點(diǎn)。然而,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)算法與傳統(tǒng)的圖像處理方法相比,具有非常龐大的參數(shù)量以及計算量,嚴(yán)重阻礙了在計算資源受限的嵌入式系統(tǒng)的工業(yè)設(shè)備中的應(yīng)用。為了深入研究關(guān)于種子分類的圖像處理及模式識別問題,本文采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對向日葵種子圖像以及玉米種子圖像進(jìn)行識別和分析。1)基于當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,提出了基于一種精簡的用于種子分選任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先采用Alex Net、VGG、ResNet等網(wǎng)絡(luò)在向日葵種子數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證比較。然后對ResNet18的中間層特征進(jìn)行可視化調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的卷積層數(shù),卷積核的大小和數(shù)量等參數(shù)構(gòu)建了ResNet10網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了在基本保留原網(wǎng)絡(luò)識別準(zhǔn)確度的情況下顯著的降... 

【文章來源】：中原工學(xué)院河南省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

自動種子分選系統(tǒng)

中原工學(xué)院碩士學(xué)位論文4圖1.2傳統(tǒng)的分選系統(tǒng)的流程框圖如圖1.2，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺及圖像處理算法都是采用人工提取圖像的特征描述子，然后使用KNN，SVM，RF和ANNs等分類器實(shí)現(xiàn)。然而，由于谷類作物的多樣性以及在形狀、顏色、紋理的相似性，并且在實(shí)際的種子分選過程中，由于種子的位置及方向的隨機(jī)性，所以尺度和旋轉(zhuǎn)不變性算法用于提取的特征種子特別重要。傳統(tǒng)的圖像處理算法在識別種子品種時的準(zhǔn)確性有限，無論是從分選系統(tǒng)中獲取的高分辨率的圖像，使用大量復(fù)雜的特征，以及選擇使用合適的分類器，都與良好的識別精度密切相關(guān)。雖然目前已有的基于傳統(tǒng)的視覺分類方法在作物種子分選領(lǐng)域取得了很多的成果，但傳統(tǒng)的基于視覺的方法難以提取圖像的深層判別性特征，泛化能力較差。1.2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究現(xiàn)狀深度學(xué)習(xí)是一種流行的方法，通常用于圖像處理任務(wù)，如檢測、分類和分割等。尤其是深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，不需要任何手工特征提取的過程，可以通過訓(xùn)練自動從圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)具有判別性的高級語義特征表示。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個相對較早的研究，早在20世紀(jì)80年代就有文獻(xiàn)提出了不同類型的卷積網(wǎng)絡(luò)。雖然這些較老的卷積網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計相當(dāng)完善，但它們需要的計算資源超過了當(dāng)時可用的計算機(jī)設(shè)備。因此，在研究文獻(xiàn)中，卷積網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展相對滯后。這一趨勢在2012年ILSVRC圖像目標(biāo)檢測挑戰(zhàn)之后發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，Hinton和他的學(xué)生通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和改進(jìn)算法提出了AlexNet[16]，針對分類問題將TOP-5錯誤率從原來的26.2%降低至15.3%，當(dāng)時AlexNet的錯誤率只有其最

中原工學(xué)院碩士學(xué)位論文9圖2.1卷積操作示意圖卷積層對輸入數(shù)據(jù)的的計算公式可以表示為：1,1(),1,2,,NllljiijjiyfxwbjM（2.1）其中，liy表示第l層的第i個特征圖，l1ix表示第l1層的第i個特征圖，lib表示為第l層卷積的偏置項，如圖2.1所示，左圖表示一個空間尺寸為77的特征圖，卷積核大小為33，將卷積核以步長1的方式卷積，在加上一個偏置，通過網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，得到卷積層的輸出結(jié)果。經(jīng)過卷積操作后，特征圖的輸出尺寸計算公式為21Wkpws（2.2）W表示輸入圖像大小，k表示卷積核的大小，p表示對輸入圖像補(bǔ)零，w表示卷積操作后輸出圖像的尺寸。2.1.2池化層池化層通常位于卷積層的后面，是一個非線性下采樣的過程。池化操作在每個層中大小為pp的小網(wǎng)格區(qū)域上工作，并生成具有相同深度的另一層，也就是說池化操作不會改變特征圖的維數(shù)。常用的有均值池化和最大池化。其中，對于每個個激活映射中大小為的每個正方形區(qū)域，返回該區(qū)域的平均值，稱為均值池化。對于每個激活映射中大小為的每個正方形區(qū)域，將返回這些值的最大值，這種方法稱為最大池化。如果使用1的步長，那么將產(chǎn)生一個新的層。然而，在池化層中通常使用池化步長大于1更常見。在這種情況下，池化層大大降低了每個特征圖的空間尺寸。當(dāng)需要減少激活特征的空間占用時，通常使用窗口為2×2步長為2的池化層。池化操作使模型更加關(guān)注是否存在某些特征而不是特征具體的位置，因此稍微移動圖像并不會顯著改變激活圖，這種

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圖像識別和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大豆優(yōu)良籽粒篩選研究[J]. 朱榮勝,閆學(xué)慧,陳慶山.  大豆科學(xué). 2020(02)
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鮮茶葉智能分選系統(tǒng)研究[J]. 高震宇,王安,劉勇,張龍,夏營威.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2017(07)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅棗外觀品質(zhì)分級方法研究[D]. 徐文龍.天津工業(yè)大學(xué) 2019



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