基于深度學(xué)習(xí)的檳榔輪廓圖像分割算法的應(yīng)用

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摘  要：針對目前檳榔點(diǎn)鹵工藝中鹵水量不好精確控制的問題，文章提出采用深度學(xué)習(xí)的方式對檳榔內(nèi)輪廓進(jìn)行語義分割，分離出內(nèi)輪廓并計算出相應(yīng)面積，最后推算出比較準(zhǔn)確的鹵水量。其中，網(wǎng)絡(luò)模型以UNet為基礎(chǔ)模型，考慮到模型的通用性，將UNet的encoder特征提取部分替換成VGG16網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)模型對于檳榔內(nèi)外腔的分割效果很好，分割精度達(dá)到97%以上，性能優(yōu)于不進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的UNet。（剩余6567字）