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Automated Millet Classification Using Transfer Learning and Computer Vision
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PRE
AI
DOI：10.1111/jfpe.70554.png)
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摘要
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小米粒的精确识别和分类对于提高农业加工系统的效率至关重要。虽然现有用于此目的的筛选机，但设备价格昂贵，且不易获取以提高农业加工系统的效率。本研究提出了一种基于计算机视觉和迁移学习技术的自动分类框架，用于将小米粒分为14类，包括主要小米如高粱、珍珠小米和指状小米，以及次要小米如加工和未加工小米，取决于外壳的存在。采用显微图像捕捉小米粒的细微差异。考虑了四种不同的卷积神经网络模型，其中MobileNet模型表现最佳。对模型进行微调后，分类准确率提高到99.3%。
Keyword:
classification
computer vision
machine learning
millets
transfer learning
期刊
J
IF:
2.9
论文数:
461
被引数:
0