公开(公告)号：CN114792380B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202210374247.4

申请日：2022-04-11

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 赵竑博 ,  袁浩天 ,  张琳淳 ,  柳静怡 ,  戴如意 ,  陈南慧 ,  黄小佳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的蔬菜纳米污染分级方法及系统，涉及一种深度学习算法对图像分类的技术，包括：获取果蔬表皮的显微镜图像及其相同位置的红光波段图像，利用红光波段图像对显微镜图像进行纳米污染级别划分；划分后，将显微镜图像分为训练图片和测试图片，利用训练图片和测试图片对现有的卷积神经网络模型进行训练和测试，获得训练好的污染分级模型；将待分级的果蔬表皮显微镜图像输入训练好的污染分级模型，获得待分级果蔬的纳米污染级别。本发明利用已进行纳米污染级别划分的果蔬表皮显微镜图像，结合深度学习技术，实现对大批量果蔬表皮纳米污染程度的快速分级，节省人力、时间和检测成本，为水果蔬菜的食品安全提供有效保障。

公开(公告)号：CN114792380A

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202210374247.4

申请日：2022-04-11

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 赵竑博 ,  袁浩天 ,  张琳淳 ,  柳静怡 ,  戴如意 ,  陈南慧 ,  黄小佳

IPC: G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的蔬菜纳米污染分级方法及系统，涉及一种深度学习算法对图像分类的技术，包括：获取果蔬表皮的显微镜图像及其相同位置的红光波段图像，利用红光波段图像对显微镜图像进行纳米污染级别划分；划分后，将显微镜图像分为训练图片和测试图片，利用训练图片和测试图片对现有的卷积神经网络模型进行训练和测试，获得训练好的污染分级模型；将待分级的果蔬表皮显微镜图像输入训练好的污染分级模型，获得待分级果蔬的纳米污染级别。本发明利用已进行纳米污染级别划分的果蔬表皮显微镜图像，结合深度学习技术，实现对大批量果蔬表皮纳米污染程度的快速分级，节省人力、时间和检测成本，为水果蔬菜的食品安全提供有效保障。