【摘 要】
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马铃薯属于重要的食品原料,误食发芽马铃薯可能会对食用者造成中毒,为实现发芽马铃薯的图像识别,本文利用神经网络技术对发芽马铃薯芽体进行分割。首先,利用CCD相机获取马铃薯图像,进一步对图像进行灰度化处理,而后利用马铃薯灰度图像制作训练标签,并将数据集在U-Net进行训练。经过实验验证,基于U-Net的图像分割算法可以有效识别马铃薯芽体像素,分割精度达到97.08%,该方法相对优于阈值分割方法,对马铃
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马铃薯属于重要的食品原料,误食发芽马铃薯可能会对食用者造成中毒,为实现发芽马铃薯的图像识别,本文利用神经网络技术对发芽马铃薯芽体进行分割。首先,利用CCD相机获取马铃薯图像,进一步对图像进行灰度化处理,而后利用马铃薯灰度图像制作训练标签,并将数据集在U-Net进行训练。经过实验验证,基于U-Net的图像分割算法可以有效识别马铃薯芽体像素,分割精度达到97.08%,该方法相对优于阈值分割方法,对马铃薯发芽检测具有一定的辅助意义。
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