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基于ResNet的智能烟叶分级系统: 收藏
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引用; 《传感技术学报》2025年第1期38卷 96-103页; 作者：胡建欣卢敏瑞钟永健王辉俞贝楠曹思源刘英沈会良浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 福建武夷烟叶有限公司福建邵武354000 浙江中烟工业有限责任公司技术中心浙江杭州310008; 在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色...; 在卷烟生产中,为确保品质稳定,需要对烤烟分级。不同等级烟叶外观差异小,分级难度大。为充分利用烟叶有效信息,提高自动化分级准确率,设计了基于ResNet18的多源图像智能烟叶分级系统。该系统同时采集反射及透射图像,反射图像可提供颜色及纹理信息,透射图像可提供厚度及脉络形状信息。采用Phase Correlation配准和拉普拉斯金字塔融合局部图像,得到烟叶的完整透射图像,采用IC-LK配准反射及透射图像,提升模型特征提取能力。以ResNet18为基础,设计了多源图像特征融合分级模型,通过引入透射图像,分级准确率可从88.0%提升至90.22%,表明了所设计系统及烟叶分级方法的有效性。; 来源：详细信息评论

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