一种基于深度学习的羊毛细度测定方法及系统

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一种基于深度学习的羊毛细度测定方法及系统
申请号:CN202411860780
申请日期:2024-12-17
公开号:CN119648774A
公开日期:2025-03-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的羊毛细度测定方法及系统,属于羊毛细度测定领域,包括以下步骤:S1、采集羊毛纤维图像,获得数据集;S3、获取羊毛的细度特征;S4、构建卷积神经网络模型,将训练集输入卷积神经网络模型中进行训练,并将验证集输入训练完毕的卷积神经网络模型中,利用交叉验证对卷积神经网络模型进行验证和评估;S5、将测试集输入验证完毕的卷积神经网络模型中,利用卷积神经网络模型预测羊毛纤维的细度,并输出细度评估报告;S6、结果展示和存储。采用上述一种基于深度学习的羊毛细度测定方法及系统,能够高效、准确地完成羊毛细度的测定,具有操作简单、非接触测量、结果可靠等优点,极大提升了羊毛检测的自动化水平。
技术关键词
卷积神经网络模型 测定方法 细度 灰度共生矩阵 特征提取算法 图像 构建卷积神经网络 Canny算法 高清摄像头 边缘检测算法 特征提取模块 羊毛纤维表面 特征值 像素点 幅值 训练集 更新模型参数
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