基于深度学习的蚕茧种类识别研究  

作　　者：石洪康 李林波 祝明辉 陈义安[1] 马勇[1,2] 张剑飞[1,2] 

机构地区：[1]四川省农业科学院蚕业研究所,四川南充637000 [2]四川省农业科学院特种经济动植物研究所,四川南充637000

出　　处：《四川蚕业》2023年第4期13-17,共5页

基　　金：南充市科技计划(22YYJCYJ0009);智能农业装备研发南充市重点实验室(NCKL202008);四川省农作物育种攻关(2021YFYZ0024-3)。

摘　　要：蚕茧分选是缫丝前的必备工作,当前的分选方式主要是人工分选,效率较低,不利于蚕桑丝绸业的转型发展。为研发智能化的蚕茧分选装备,开展了基于深度学习的蚕茧种类识别研究。在实际环境下采集蚕茧图像,构建出数量为2000张的蚕茧图像数据集,单张图像中包含多种类别的蚕茧,并使用标注工具标注出4个类别的蚕茧,分别为上车茧、黄斑茧、柴印茧和畸形茧。使用深度学习领域中目标检测网络YOLO v5开展了模型训练和验证。结果表明,深度学习模型可以准确地识别出蚕茧的位置,训练的模型对上车茧和黄斑茧的识别精度较高,而柴印茧和畸形茧的识别精度较低。研究可为后续蚕茧智能分选研究和分选装备研发提供参考。

关 键 词：蚕茧分选 深度学习 目标检测 YOLO v5 

分 类 号：S886[农业科学—特种经济动物饲养] TP18[农业科学—畜牧兽医] TP391.41[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]