公开(公告)号：CN116229260A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310144415.5

申请日：2023-02-21

Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心 ,  华南农业大学

Inventor： 钟南 ,  钟琼达 ,  彭志通

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/14 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  B65G47/18

Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱与卷积神经网络的病变板栗分类方法、系统及介质。该方法包括获取各种程度病变板栗的高光谱信息，并进行预处理，得到各种程度病变板栗的高光谱数据集；基于改进的VGG16卷积神经网络构建病变板栗识别模型，根据各种程度病变板栗的高光谱数据集对病变板栗识别模型进行训练；获取待测板栗样本的高光谱信息并输入训练完毕的病变板栗识别模型进行检测，完成对板栗病变识别，并根据识别结果控制气动分类器对病变板栗进行分类。与现有技术相比较，本发明能够做到效率高、无损的检测板栗的病变程度，能够显著提升板栗在内部受损时的检测效率，使得病变板栗能够更加方便的被检测。