[发明专利]一种基于深度神经网络的中药识别与表面缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010649550.1 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111914902A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 田威;王伟;廖文和;卢虓宇 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06K9/38;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 苏良 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的中药识别与表面缺陷检测方法，包括：将两个基于ImageNet数据集完成训练的VGG‑16神经网络模型并列，去掉两VGG‑16神经网络模型末尾全连接层和softmax分类器后，加上池化层、空白的全连接层和空白的随机森林分类器，构建目标深度神经网络模型；收集各类中药图像形成数据集，采用比例分层随机抽样，将数据集分为训练集和测试集；将每一训练集图像划分为若干局部图像块输入目标深度神经网络模型中，进行迁移学习训练；将测试集图像输入训练好的目标深度神经网络模型中进行中药识别与表面缺陷检测，输出识别结果。本发明识别准确率更高，且采用小批量数据集作为输入，极大减少因中药种类繁多带来的数据收集难问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 中药 识别 表面 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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