基于图像处理的番茄表面高光去除方法     

阮子行  黄勇  王梦  史强  张金玲 《中国瓜菜》2023,(4):64-70

为解决光照不均匀导致的番茄表面出现块状的高光区域而干扰视觉算法识别精度的问题,采用图像分割、图像滤波和图像融合相结合的高光去除方法。通过试验验证,该方法在单个番茄与多个番茄情况下都表现较好,并且峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）两个指标的平均值为0.954和28.91。结果表明,该方法能有效去除番茄表面的高光,研究结果对指导番茄加工流水线改造具有一定意义。  相似文献   

基于改进卷积神经网络的番茄品质分级方法     

阮子行  黄勇  王梦  史强  张金玲 《江苏农业学报》2023,(4):1005-1014

为了解决番茄人工分级精度低、工作效率低等问题，基于卷积神经网络提出1种用于番茄品质分级的网络结构，并给予优化改进。设计的卷积神经网络由7个权重层(6个卷积层和1个全连接层)和4个池化层(3个最大池化层和1个全局平均池化层)构成，利用批量归一化和压缩激励模块(SE模块)进行网络结构优化。采用自采集的番茄图像数据集，通过数据增广将原1 455张图片增广至8 730张图片并进行训练和测试，用精确度、召回率、F₁值(精确度和召回率的调和平均数)评估模型的各分类差异。优化后的网络模型测试精度为96.57%,比未优化的网络模型测试精度提高了2.58个百分点。并且与传统经典网络AlexNet、MobileNet-V2、NasNet-Mobile、ShuffleNet 4种模型相比，具有收敛速度更快的优势，训练时间减少了22%～96%,测试精度提高了0.18～1.89个百分点，单张照片测试时间降低了37%～83%,计算统一设备架构(CUDA)内存占用比例也得到了一定程度的降低。优化后的网络训练过程更加稳定，模型注意力更多地集中在整个番茄上，在一定程度上降低了背景干扰，提升了算法的...  相似文献