[发明专利]一种基于深度学习的颜料光谱辨识方法有效
| 申请号： | 201911337833.6 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111191701B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 范尧;张朋昌;唐兴佳;王爽;于涛;高晓惠;卢孝强;胡炳樑 | 申请（专利权）人： | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 董娜 |
| 地址： | 710119 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的颜料光谱辨识方法，解决现有利用颜料光谱来识别颜料种类的方法，存在识别准确率低的问题。该方法包括以下步骤：1)采集颜料块的高光谱数据，获得高光谱数据块；2)去除高光谱数据块中成像质量差的高光谱数据，并对高光谱数据进行降噪处理；3)对采集的高光谱图像数据块进行分割得到若干图像块,将每个图像块的所有像素光谱曲线排成矩阵,对每个矩阵的每一条光谱曲线样本添加颜料标签，将每个矩阵的所有光谱曲线样本分为测验单元，4)建立深度学习神经网络模型，5)训练神经网络模型，调整网络模型的参数，6)使用调整好参数的神经网络模型进行测试，并统计其测试结果，7)计算及调整。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 颜料 光谱 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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