基于1D-DenseRNet的罐头真空度数据分类检测方法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 俞烁辰

作者： 俞烁辰;张俊;宋新杰;周锦云

作者机构：

关键词： 罐头无损检测;神经网络;真空度检测;小样本数据分类

期刊名称： 浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2024 年 36 卷 012 期

页码： 2846-2856

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对食品罐头真空度检测精度低、成本高的问题，为实现食品罐头真空度的无损检测，提高检测速度与精确度，提出利用激光位移传感器测量罐头顶部曲线数据，通过1D-DenseRNet模型对曲线数据进行分类的研究。该模型包括多个改进的密集连接模块、门循环单元、注意力层和残差连接模块，提取时序电压序列特征和捕捉长期依赖关系。采用交叉验证的方法，分析了不同网络层对模型性能的影响。通过改变卷积层、结合注意力机制、不同的循环神经网络模块和残差网络结构，观察模型的准确率、模型大小等其他评价指标的变化，设计出最优的网络模型结构。实验数据表明，动量因子设定为0.9,学习率设定为0.000 5时，结合了门循环单元的1D-DenseRNet模型小样本数据集上达到了最高的准确率(98.77%),且模型参数量也相对较小。对比单一的卷积神经网络及其他混合网络，展现了1D-DenseRNet模型处理食品罐头真空度检测任务的优势。

分类号： TS297%TP183

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