Research on Daqu grade classification based on deep learning models

2026-09-15

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OA

AI

DOI：10.1016/j.lwt.2026.119783

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摘要

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• 构建了一个包含9000张图像的多等级大曲数据集。 • 形态学阈值分割是最优的分割方法。 • VGG16-CBAM在各类大曲上的准确率达到94.70%-97.64%。 • Grad-CAM增强了模型的可解释性。

Keyword:

Fen-flavor Daqu

Image segmentation

Deep learning

Attention module

Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM)