基于卷积神经网络的食品塑料包装袋光谱识别

吕铷麟; 贾镇; 胡益滔; 何洪源; 何伟文

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基于卷积神经网络的食品塑料包装袋光谱识别

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目的实现食品塑料包装袋的快速检测和材质区分。方法研究使用高光谱成像技术在450~950nm波长范围下采集了49组不同食品包装袋样本的光谱数据,利用Savitzky-Golay平滑滤波、数据归一化和主成分分析进行预处理,建立决策树、支持向量机2种传统机器学习模型和卷积神经网络模型,并比较了它们对包装袋材质的识别性能。结果决策树模型与支持向量机模型的验证识别率分别为87.8%和88.9%,卷积神经网络模型的验证识别率高达100%,损失函数值最终下降到0.0171且达到收敛,在分类效果和精度上具有明显的优势。结论高光谱检测方法不破坏检材,重现性好,稳定性强,实现了对食品塑料包装袋的精准识别。卷积神经网络模型对食品包装袋高光谱数据的识别效果最好,为食品包装袋质量检测领域中塑料包装袋的识别鉴定提供依据。

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来源
《包装工程》 |2022年第3期|121-128|共8页
作者
吕铷麟; 贾镇; 胡益滔; 何洪源; 何伟文;
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作者单位

中国人民公安大学侦查学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类包装材料;
关键词
高光谱成像技术; 卷积神经网络; 包装袋; 机器学习; 快速识别;

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