[发明专利]基于彩色图像和卷积神经网络技术的鱿鱼自动分类方法在审
| 申请号： | 201910521412.2 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110298824A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 胡俊;陈文烜;周成全;赵丹丹 | 申请（专利权）人： | 浙江省农业科学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 310021 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于彩色图像和卷积神经网络技术的鱿鱼自动分类方法，包括步骤：将鱿鱼解冻后，清洗干净，去除鱿鱼表面污染物，剔除破损鱿鱼，制备成作为鱿鱼自动分类的鱿鱼样本；将鱿鱼样本平整展开于工作上，置于辅助光源照射区域，利用拍摄设备在不同角度对鱿鱼样本进行图像采集，获得原始鱿鱼图像；对原始鱿鱼图像进行图像预处理，获得测试图像；对测试图像输入改进卷积神经网络中进行训练，获得不同种类鱿鱼的图上特征从而实现鱿鱼分类识别。本发明将机器视觉技术与深度学习框架相结合，通过改进的卷积神经网络自动提取图像中鱿鱼的特征并实现对不同品种的正确分类，从而满足工厂化生产中精细加工的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 鱿鱼 卷积神经网络 自动分类 样本 彩色图像 测试图像 图像 机器视觉技术 表面污染物 图像预处理 分类识别 辅助光源 精细加工 拍摄设备 图像采集 照射区域 自动提取 去除 制备 解冻 破损 清洗 剔除 改进 平整 分类 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于彩色图像和卷积神经网络技术的鱿鱼自动分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、将鱿鱼解冻后，清洗干净，去除鱿鱼表面污染物，剔除破损鱿鱼，制备成作为鱿鱼自动分类的鱿鱼样本；步骤2、将所述鱿鱼样本平整展开于工作台上，置于辅助光源照射区域，利用拍摄设备在不同角度对所述鱿鱼样本进行图像采集，获得原始鱿鱼图像；步骤3、对所述原始鱿鱼图像进行图像预处理，获得测试图像；步骤4、对所述测试图像输入改进卷积神经网络中进行训练，获得不同种类鱿鱼的图上特征从而实现鱿鱼分类识别。
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