[发明专利]一种基于深度学习的农作物果实分拣算法在审
| 申请号： | 202010884774.0 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112115983A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 丁金婷;徐子辉 | 申请（专利权）人： | 浙大城市学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B07C5/34 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 310015 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的农作物果实分拣算法，包括：步骤1、构建卷积神经网络(CNN)；步骤2、读入所有数据，将数据划分为训练集和测试集，进行卷积神经网络(CNN)的训练；步骤3、利用卷积神经网络(CNN)识别出农作物果实种类，并将数据写入对应的数据库。本发明的有益效果是：本发明提高农作物果实分拣效率和降低分拣的失误率，从而降低水果生产成本。本发明将目前技术成熟的深度学习图像识别技术同传统安全的PLC控制器相结合，制作一台方便、安全、智能和高效率的农作物果实分拣机。本发明农作物果实识别正确率高、速度快，鲁棒性高、实用性广泛，可以解决传统人工分拣效率低、人工成本高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 农作物 果实 分拣 算法 | ||
【主权项】：
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