基于神经网络的大豆外观检测技术研究  

作　　者：杨晨阳 王玉军 张学峰 高文朋[3] 

机构地区：[1]黑龙江交通职业技术学院,黑龙江齐齐哈尔161000 [2]中储粮黑龙江质检中心有限公司,黑龙江哈尔滨150090 [3]哈尔滨工业大学,黑龙江哈尔滨150006

出　　处：《黑龙江粮食》2024年第9期61-63,共3页

摘　　要：我国大豆产业正经历着飞速的发展阶段,但传统的检测方法效率低且准确性不高,这加速了机器视觉技术需求的激增。在机器视觉领域,运用神经网络来区分正常与有缺陷的大豆已成为关键技术之一。本文回顾了BP神经网络和卷积神经网络在大豆外观品质检测方面的研究进展。目前,研究领域面临的挑战主要包括数据集的不一致性,尤其是针对缺陷大豆的图像获取困难,以及神经网络模型过于庞大等问题。展望未来,优化神经网络架构、开发更轻量级的模型,以及提高图像采集设备的效率,将是实现快速且无损检测大豆外观品质的关键发展方向。

关 键 词：大豆 神经网络 机器视觉 质量检测 

分 类 号：S565.1[农业科学—作物学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]