【摘 要】
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马铃薯表面缺陷检测是马铃薯分级的重要组成部分。传统的马铃薯表面缺陷检测方法通常涉及到手工特征提取和特征判断,但是马铃薯生长环境复杂,缺陷种类繁多,提取合适的特征是
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573169);江苏省六大人才高峰项目(2014-ZBZZ-010)
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马铃薯表面缺陷检测是马铃薯分级的重要组成部分。传统的马铃薯表面缺陷检测方法通常涉及到手工特征提取和特征判断,但是马铃薯生长环境复杂,缺陷种类繁多,提取合适的特征是一个难题。为了解决上述问题,本试验提出一种基于改进的卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型的马铃薯表面缺陷检测新方法。该模型通过CNN自动提取马铃薯图片深度特征,利用特征向量训练SVM得到分类器。此外,改进的CNN中采用dropout正
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