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针对缺陷鸡蛋差异性大、人工检测主观性强、实时性差,消费者存在食品安全隐患等问题,提出一种基于深度学习的移动端缺陷蛋无损检测系统,实现对裂纹蛋和血斑蛋的实时检测。首先,建立改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV2＿CA模型,以MobileNetV2原网络为基础,通过嵌入坐标注意力机制、调整宽度因子、迁移学习等操作对其进行优化,并进行PC端检测对比试验。试验结果表明：建立的MobileNetV2＿CA模型验证集准确率达93.93%,召回率为94.73%,单个鸡蛋平均检测时间为9.9 ms,对比改进前MobileNetV2模型准确率提升3.60个百分点、召回率提升4.30个百分点、检测时间缩短2.62 ms; MobileNetV2＿CA模型的参数量为2.36×106,较原MobileNetV2网络模型降低31.59%。然后,利用NCNN深度学习框架对MobileNetV2＿CA模型进行训练,并通过格式转换部署至Android移动端,进行NCNN深度学习训练模型的移动端检测验证,及其与TensorFlow Lite深度学习模型的对比分析。试验结果表明：NCNN深度... 相似文献
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为了解决裂纹皮蛋分选中存在的效率低、人力成本高等问题,提出了一种基于改进YOLO v5的皮蛋裂纹在线检测方法。使用EfficientViT网络替换主干特征提取网络,并采用迁移学习对网络进行训练,分别得到YOLO v5n＿EfficientViTb0和YOLO v5s＿EfficientViTb1两个模型。YOLO v5n＿EfficientViTb0为轻量化模型,相较于改进前参数量减少14.8%,浮点数计算量减少26.8%;YOLO v5s＿EfficientViTb1为高精度检测模型,平均精度均值为87.8%。采用GradCAM++对模型可视化分析,得出改进模型减少了对背景区域的关注度,证明了改进模型的有效性。设计了视频帧的目标框匹配算法,实现了视频中皮蛋的目标追踪,依据皮蛋的检测序列实现了对皮蛋的定位和裂纹与否的判别。轻量化模型的判别准确率为92.0%,高精度模型的判别准确率为94.3%。研究结果表明,改进得到的轻量化模型为运算能力较差的皮蛋裂纹在线检测装备提供了解决方案,改进得到的高精度模型为生产要求更高的皮蛋裂纹在线检测装备提供了技术支持。 相似文献
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