基于深度学习的蚕茧智能分选方法

姜阔胜; 武松梅; 任杰

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)11-0143-04

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基于深度学习的蚕茧智能分选方法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于深度学习的蚕茧智能分选方法
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第11期页码：143-146
- 作者机构：
  
  1. 安徽理工大学机械工程学院
  2. 安徽职业技术学院现代服装学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  2023年度安徽省高校科研项目—重点项目(2023AH051426);国家重点研发计划资助项目(SQ2020YFB130256);2022年度安徽省高校科研项目(2022AH040274);安徽省教育厅省级质量工程纺织品设计教学团队(2021jxtd155)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)11-0143-04
  中图分类号： TS143.215;TP18;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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姜阔胜, 武松梅, 任杰. 基于深度学习的蚕茧智能分选方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):143-146.
姜阔胜, 武松梅, 任杰. 基于深度学习的蚕茧智能分选方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):143-146. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)11-0143-04.

DOI：

摘要

提出了一种基于改进的YOLOv5模型算法的蚕茧缺陷检测的智能分选方法。首先，搭建视觉测量系统，实时高效采集高分辨率的蚕茧图片。其次，利用空域的方式对样本图像进行特征增强；使用K-means++聚类算法，对本文数据集进行尺度分类，以更好地适应各种目标尺度的检测；此外，对YOLOv5模型检测部分进行修改，使用挤压激励(SE)模型，在前3个特征尺度的特征输出部分中添加该模块，以提高模型的有效特征响应。最后，对检测结果进行对比。实验结果表明：改进后的方法对特征检测的平均精度均值(mAP)提高了5.5%

其缺陷的检测精度为96.6%、检测速率为43 fps

能够实现对蚕茧缺陷的精确检测，实现蚕茧的高效精确智能分选。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于YOLOv5s的番茄采摘机器人目标检测技术[J]. 朱智惟;单建华;余贤海;孔德义;王琼;谢晓轩.传感器与微系统,2023(06)

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基于深度学习的蚕茧种类实时检测系统设计[J]. 李时杰;孙卫红;梁曼;邵铁锋;沈军.上海纺织科技,2021(11)

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