一种高精度微孔板浑浊度识别网络

摘要：

提出一种基于卷积神经网络的高精度微孔板浑浊度分类算法.该算法主要将传统图像处理技术与卷积神经网络技术相结合,通过传统图像处理算法将圆孔从自然拍摄的微孔板图像中切割下来,并将切割下来的圆孔图像制作成圆孔数据集,用于网络模型的训练、评估和测试.同时,通过深度学习技术,设计并训练多个基于深度可分离卷积核的卷积神经网络模型,然后筛选出评估准确率最高的浑浊度分类模型,应用于圆孔识别系统,从而可提高研究人员的工作效率.

关键词：图像分类、深度学习、卷积神经网络

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家基金海外合作重点项目;广东省农业厅省级乡村振兴战略专项项目

在线出版日期：2020-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：58-63