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基于深度学习的稻谷内部损伤无损检测装置
文献摘要：
为实现机械化收获、烘干后稻谷内部损伤的高效无损检测,该文设计了一种基于深度学习的稻谷内部损伤无损检测装置.装置包括硬件结构和软件系统两部分,硬件部分使稻谷连续有序经过检测区,并实时采集与传输检测区图像信息,同时利用稻谷损伤部位的光学特征,将稻谷内部损伤特征进行无损显现;软件系统以YOLOv4目标检测模型为基础,通过增加可避免重复计数的多目标分类计数算法,实现对检测区实时图像中有、无内部损伤稻谷的目标识别与分类计数.验证实验表明,该装置对烘干机作业后稻谷内部损伤检测准确率达到81.53％以上,能较好地满足稻谷内部损伤无损检测需求.
文献关键词：
稻谷;内部损伤;深度学习;无损检测;检测装置;反射
中图分类号：
作者姓名：
王修善;谢方平;刘大为;陈子林;钟嘉雄
作者机构：
湖南农业大学 机电工程学院,湖南 长沙 410128;湖南农业大学 智能农机装备湖南省重点实验室,湖南 长沙 410128
文献出处：
引用格式：
[1]王修善;谢方平;刘大为;陈子林;钟嘉雄-.基于深度学习的稻谷内部损伤无损检测装置)[J].实验技术与管理,2022(12):112-117
A类：
B类：
稻谷,内部损伤,无损检测,检测装置,机械化收获,硬件结构,软件系统,硬件部分,实时采集,采集与传输,图像信息,损伤部位,光学特征,损伤特征,YOLOv4,目标检测模型,目标分类,分类计数,数算,目标识别,识别与分类,验证实验,烘干机,损伤检测,检测准确率
AB值：
0.361622
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