[发明专利]一种基于卷积神经网络的红茶发酵程度的鉴定方法在审
| 申请号： | 201810803331.7 | 申请日： | 2018-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN109002855A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 陈华荣;孙程;周晓峰;汤哲 | 申请（专利权）人： | 长沙湘丰智能装备股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 谢新苗 |
| 地址： | 410100 湖南省长沙*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的红茶发酵程度的鉴定方法，采取的方案为：首先，针对红茶发酵程度的鉴定，将红茶生产线中的数据采集与监控系统（SCADA）采集到的红茶发酵图片，选取样本图作为CNN的训练集；其次，进行CNN训练过程；再次，在CNN的输出层对红茶发酵程度的识别与鉴定，并将判断结果作为下一步加工的参考依据；最后，根据上一步对红茶发酵程度的识别与鉴定。实现红茶发酵的连续化。 | ||
| 搜索关键词： | 红茶 发酵 卷积神经网络 数据采集与监控 参考依据 判断结果 训练过程 一步加工 连续化 输出层 训练集 样本图 采集 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的红茶发酵程度的鉴定方法，其特征在于：首先，针对红茶发酵程度的鉴定，将红茶生产线中的数据采集与监控系统（SCADA）采集到的红茶发酵图片，选取带标签的8000张四个发酵阶段的样本图作为CNN的训练集；其次，进行CNN训练过程；所述CNN训练过程结构主要由输入层，卷积层，池化层，全连接层和输出层构成，其中所述卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推；再次，在CNN的输出层对红茶发酵程度的识别与鉴定，并将判断结果作为下一步加工的参考依据；最后，根据上一步对红茶发酵程度的识别与鉴定，若红茶发酵未完成，即发酵程度非适度标准，需要继续发酵，若发酵程度达到适度标准，则结束发酵，继续下一步烘焙工艺；通过CNN对红茶发酵程度的鉴定作为红茶生产线SCADA系统的红茶发酵程度鉴定模块，实现红茶发酵的连续化。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长沙湘丰智能装备股份有限公司，未经长沙湘丰智能装备股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810803331.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
