Research on Classification Method of Maize Seed Defect Based on Machine Vision
المؤلفون المشاركون
Sun, Lei
Suo, Xuesong
Huang, Sheng
Fan, Xiaofei
Shen, Yanlu
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traditionally, the classification of seed defects mainly relies on the characteristics of color, shape, and texture.
This method requires repeated extraction of a large amount of feature information, which is not efficiently used in detection.
In recent years, deep learning has performed well in the field of image recognition.
We introduced convolutional neural networks (CNNs) and transfer learning into the quality classification of seeds and compared them with traditional machine learning algorithms.
Experiments showed that deep learning algorithm was significantly better than the machine learning algorithm with an accuracy of 95% (GoogLeNet) vs.
79.2% (SURF+SVM).
We used three classifiers in GoogLeNet to demonstrate that network accuracy increases as the depth of the network increases.
We used the visualization technology to obtain the feature map of each layer of the network in CNNs and used the heat map to represent the probability distribution of the inference results.
As an end-to-end network, CNNs can be easily applied for automated seed manufacturing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Sheng& Fan, Xiaofei& Sun, Lei& Shen, Yanlu& Suo, Xuesong. 2019. Research on Classification Method of Maize Seed Defect Based on Machine Vision. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187326
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Sheng…[et al.]. Research on Classification Method of Maize Seed Defect Based on Machine Vision. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187326
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Sheng& Fan, Xiaofei& Sun, Lei& Shen, Yanlu& Suo, Xuesong. Research on Classification Method of Maize Seed Defect Based on Machine Vision. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187326
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187326
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر