随着我国蛋禽生产的规模化和产业化,蛋品品质备受关注。目前蛋品外在缺陷检测相对成熟,但是蛋品隐性缺陷检测技术尚未成熟,有待进一步研究,并且缺乏相应的智能化缺陷检测装备。基于此,本课题组首先进行三维全方位成像系统的搭建和优化;继而基于大量的蛋品成像数据,利用深度学习技术构建蛋品缺陷检测模型,并通过优化模型结构、参数和训练策略来提高模型准确性,最终实现蛋品隐性和外在缺陷的无损检测。
更新时间:2023-03-29
所属领域
装备制造项目类型
农、林、牧、渔业项目年份
2023项目状态
可产业化项目投资经费
400/万元合作方式
合作开发随着我国蛋禽生产的规模化和产业化,蛋品品质备受关注。目前蛋品外在缺陷检测相对成熟,但是蛋品隐性缺陷检测技术尚未成熟,有待进一步研究,并且缺乏相应的智能化缺陷检测装备。基于此,本课题组首先进行三维全方位成像系统的搭建和优化;继而基于大量的蛋品成像数据,利用深度学习技术构建蛋品缺陷检测模型,并通过优化模型结构、参数和训练策略来提高模型准确性,最终实现蛋品隐性和外在缺陷的无损检测。
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