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一种基于卷积神经网络的松茸快速无损检测系统及方法
发布时间: 2023-10-17
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
高新技术改造传统产业,电力系统信息化与自动化技术
成果介绍
本发明公开了一种基于卷积神经网络的松茸快速无损检测系统及方法，包括深度学习卷积神经网络模型、控制端和消费者终端；深度学习卷积神经网络模型包括样本收集、数据采集、深度学习卷积神经网络建模及优化；样本收集完成对检测对象的样本筛选建立样本集，并将样本集分为训练集、验证集和测试集；数据采集包括样本化学含量测量和光谱数据采集；深度学习卷积神经网络建模及优化利用深度学习中的卷积神经网络模型和池化处理对经过预处理的光谱数据和相应的化学含量进行建模；深度学习卷积神经网络模型对松茸的检测结果存储在所述控制端；消费者终端通过访问控制端能够得到松茸的检测数据。本发明能够有效降低检测成本，并有利于监管部门监管市场。
成果亮点
本发明的目的在于解决目前无损检测存在的主要问题，提出一种基于深度学习和近红外光谱分析的松茸快速无损检测方法，能够实现对松茸等食用菌快速、准确、多变量的快速无损检测，整个系统主要包含深度学习卷积神经网络模型部分、消费者终端部分和控制端部分。
所述深度学习卷积神经网络模型部分包括样本收集、数据采集、深度学习卷积网络建模及优化三部分。所述样本收集部分是指完成对检测对象的样本筛选，需要建立具有完整性、代表性的样本集，才能确保样本的代表性和预测模型的准确性。对于特定的检测对象，以产地、海拔等为依据通过常规选择或计算机识别进行样本采集，并将样本按比例分为训练集、验证集和测试集。
团队介绍
此技术是江苏大学潘天红研发，江苏大学，位于江苏省镇江市，宗旨和业务范围是“培养高等学历人才，促进科技文化发展。经济学类、法学类、教育学类、文学类、理学类、工学类、医学类、管理学类、艺术学类学科本科、硕士研究生学历教育历史学类、农学类学科本科学历教育哲学类学科硕士研究生学历教育工学类、医学类、管理学类学科博士研究生学历教育博士后培养科学研究继续教育专业培训学术交流”。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-10-19
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