[发明专利]一种基于深度神经网络的花生选芽方法及控制系统在审
| 申请号： | 201910955799.2 | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110765899A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 徐道际;王斌 | 申请（专利权）人： | 安徽宏实光机电高科有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及花生选芽领域，公开了一种基于深度神经网络的花生选芽方法，包括：采集若干发芽花生的图像；根据花生发芽的程度对该图像进行标记并分类；通过分类后的图像对卷积神经网络模型进行训练；通过入料口投入发芽花生，通过CCD相机采集其下落时的图像；将该图像输入至训练好的卷积神经网络模型中，得到与其对应的标签；通过该标签控制剔除装置的吹气时间；收集分选后的发芽花生，得到分类后的发芽花生；基于深度神经网络的花生选芽方法的控制系统，图像采集模块、标签模块、显著性处理模块、神经网络模块、数据反馈模块、剔除模块均与控制器连接，可以将不同发芽程度的花生进行分类，选芽效率高，剔除不好的花生，效果佳，自动化程度高，减小人力。 | ||
| 搜索关键词： | 花生 发芽 图像 卷积神经网络 分类 神经网络 剔除 神经网络模块 数据反馈模块 图像采集模块 采集 控制器连接 标签控制 标签模块 处理模块 控制系统 剔除装置 图像输入 入料口 显著性 吹气 分选 减小 标签 自动化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的花生选芽方法，其特征在于，包括：/nS1、采集若干发芽花生的图像；/nS2、根据花生发芽的程度对该图像进行标记并分类；/nS3、通过分类后的图像对卷积神经网络模型进行训练；/nS4、通过入料口投入发芽花生，通过CCD相机采集其下落时的图像；/nS5、将该图像输入至训练好的卷积神经网络模型中，得到与其对应的标签；/nS6、通过该标签控制剔除装置的吹气时间，使不同标签的发芽花生落至不同的物料出口；/nS7、收集分选后的发芽花生，得到分类后的发芽花生。/n
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