基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法与装置，将已分类的地瓜的RGB图像进行构建地瓜图像数据集，由训练好的ResNet18深度卷积神经网络的特征提取部分与分类器结合设计地瓜外观品质分类网络，使用地瓜图像数据集进行训练地瓜外观品质分类网络，从而使地瓜外观品质分类网络对地瓜外观品质进行检测分类时，提高检测效率，且具备更精准的检测精度，利用外观品质分类网络进行检测地瓜分类，解放了劳动力，节约劳动成本，减少人为因素对地瓜的损坏。解决了目前依靠人工对地瓜进行分级，不仅效率低下，精度不稳定，耗时较长，而且人工分拣时对地瓜存在一定破坏性的技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法与装置


[0001]本专利技术涉及食品品质分类
，尤其涉及一种基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法与装置。

技术介绍

[0002]近些年，随着社会经济的发展，人们的生活水平也在不断提高，对健康问题和食品品质方面也更加重视。地瓜作为营养食品，含有大量的糖、蛋白质、各种维生素、矿物质、胡萝卜素、抑制癌细胞生长的抗癌物质和大量食物性纤维，所以地瓜能预防便秘、肠癌。同时，用地瓜代替米、面等主食，能减少热量的摄取，有助于减肥。
[0003]根据地瓜的外观品质，地瓜可以分为精品地瓜和次品地瓜两类，在市场上，这两类地瓜以不同的价格进行销售，因此，在将地瓜投入到市场之前，对其品质进行有效的检测分类已成为农业市场必不可少的一道重要工序，这不仅能保证地瓜的质量，方便消费者挑选，同时也可以提高地瓜的经济价值和市场竞争力。
[0004]目前，中国地瓜市场上暂无与人工智能技术相关的地瓜品质检测分类的方法，大多数还是依靠人工进行分级，不仅效率低下，精度不稳定，耗时较长，而且人工分拣时对地瓜存在一定破坏性。
专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法，其特征在于，包括以下步骤：采集已分类的地瓜的RGB图像，将已分类的地瓜的RGB图像构建地瓜图像数据集，其中，地瓜图像数据集包括训练图像、验证图像和测试图像；将训练好的ResNet18深度卷积神经网络的特征提取部分与分类器结合设计，得到地瓜外观品质分类网络；初始化地瓜外观品质分类网络的参数，使用训练图像和验证图像对地瓜外观品质分类网络进行训练，得到训练好的地瓜外观品质分类网络；将测试图像输入训练好的地瓜外观品质分类网络，即可输出地瓜外观品质分类结果。2.根据权利要求1所述的基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法，其特征在于，还包括：将地瓜外观品质分类结果存储在第三方，其中，地瓜外观品质分类结果与对应的测试图像中的地瓜外观相匹配。3.根据权利要求1所述的基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法，其特征在于，在采集已分类的地瓜的RGB图像之前，还包括：将采摘的地瓜由专业人土进行分类；利用相机拍摄已分类的地瓜，并采集所拍摄的地瓜的RGB图像。4.根据权利要求1所述的基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法，其特征在于，使用训练图像和验证图像对地瓜外观品质分类网络进行训练之前，还包括：对训练图像和验证图像进行数据增强处理。5.根据权利要求4所述的基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法，其特征在于，对训练图像和验证图像进行数据增强处理，包括：对训练图像和验证图像进行随机裁剪处理、随机翻转处理、随机旋转处理、随机高斯噪声处理和随机亮度变化处理。6.根据权利要求1所述的基于迁移学习的地瓜外观品质分类方法，其特征在于，使用训练图像和验证图像对地瓜外观品质分类网络进行训练时，包括利用微调技术结合训练图像和验证图像对地瓜外...

【专利技术属性】
技术研发人员：李京兵，龚诚，李伟铭，盛明帅，张文星，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：