[发明专利]基于深度学习的苹果外观质量分级方法在审
| 申请号： | 201910409488.6 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110148122A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 费树岷;高如新;黄晓晖 | 申请（专利权）人： | 南京东奇智能制造研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06T7/194;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 王斌 |
| 地址： | 210008 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的苹果外观质量分级方法，步骤为：用机器视觉系统采集用于神经网络模型训练的苹果图像作为样本；对采集的样本进行处理：对样本苹果进行分类，并赋予不同的标签号；采用有标签数据的样本进行迁移学习训练神经网络模型；通过训练好的神经网络模型对苹果外观质量进行分级。本发明采用的技术方案相对现有主流的方法，不考虑复杂的特征提取问题，只需要把训练样本按照要求输入深度学习神经网络即可，大大降低了算法本身设计的难度和缩短了开发周期，同时提升了算法的推广能力。本发明采用了迁移学习的深度学习方法，大大降低了初始神经网络训练所需要的样本数量。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 神经网络模型 苹果 质量分级 算法 迁移 学习 机器视觉系统 神经网络训练 学习神经网络 采集 标签数据 开发周期 苹果图像 特征提取 学习训练 训练样本 分级 标签 分类 主流 赋予 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的苹果外观质量分级方法，步骤为：1）用机器视觉系统采集用于神经网络模型训练的苹果图像作为样本；2）对采集的样本进行处理：21）把待处理图像通过变换到HSI颜色空间，分割成前景和背景；22）对分割的前景区域进行如下操作：删除小面积区域、填充小面积孔洞和对锯齿形边沿进行平滑处理，得到目标区域，即为待分级苹果区域；3）对样本苹果进行分类，并赋予不同的标签号；4）采用有标签数据的样本进行迁移学习训练神经网络模型；5）通过训练好的神经网络模型对苹果外观质量按标签号进行分级。
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