基于CNN的典型木材缺陷图像识别研究

张瑞峰; 夏坡坡

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基于CNN的典型木材缺陷图像识别研究

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为提高木材缺陷的正确识别率,该研究基于卷积神经网络算法的识别方法,提出了一种采用渐近式学习方法来确定训练样本数目的识别算法,文中给出对应的神经网络结构图.在Matlab2010a进行试验,结果表明:该算法不需要对原始图像进行复杂的预处理,便能够识别多种木材缺陷的类型,算法精度较高且复杂度比较小,能够节约算法的时间,具有更好的鲁棒性,也克服了传统算法中的诸多固有缺点.该研究与采用径向基核函数的支持向量机算法相比较,渐近方式的CNN,识别木材缺陷的正确率更高,能够达到90％以上,可为进一步的木材识别开发提供技术支持.

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来源
《现代化农业》 |2019年第1期|37-40|共4页
作者
张瑞峰; 夏坡坡;
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作者单位

浙江农林大学工程学院;

杭州 311300;

浙江农林大学工程学院;

杭州 311300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
CNN神经网络; 木材缺陷; 渐进式; 识别;

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