【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（32072302）（31871863）； 扬州市科技计划项目（YZ2020047）；
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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9.9ms，对比改进前MobileNetV2模型分别提升了3.60%、3.33%、2.6ms；MobileNetV2＿CA模型的参数量为2.36M，较原MobileNetV2网络模型降低了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深度学习模型对缺陷蛋平均识别准确率达到92.72%，单个鸡蛋平均检测时间为22.1ms，库文件大小仅2.7M，均优于TensorFlow Lite，更能满足实际应用要求。试验结果表明了所提出基于深度学习的移动端缺陷蛋无损检测系统的有效性。
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