基于深度学习的蚕茧种类识别研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 石洪康

作者： 石洪康;李林波;祝明辉;陈义安;马勇;张剑飞

作者机构：

关键词： 蚕茧分选;深度学习;目标检测;YOLO;v5

期刊名称： 四川蚕业

ISSN：

年卷期： 2023 年 004 期

页码： 13-17

摘要： 蚕茧分选是缫丝前的必备工作,当前的分选方式主要是人工分选,效率较低,不利于蚕桑丝绸业的转型发展.为研发智能化的蚕茧分选装备,开展了基于深度学习的蚕茧种类识别研究.在实际环境下采集蚕茧图像,构建出数量为2000张的蚕茧图像数据集,单张图像中包含多种类别的蚕茧,并使用标注工具标注出4个类别的蚕茧,分别为上车茧、黄斑茧、柴印茧和畸形茧.使用深度学习领域中目标检测网络YOLO v5开展了模型训练和验证.结果表明,深度学习模型可以准确地识别出蚕茧的位置,训练的模型对上车茧和黄斑茧的识别精度较高,而柴印茧和畸形茧的识别精度较低.研究可为后续蚕茧智能分选研究和分选装备研发提供参考.

分类号： F32

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