基于卷积神经网络的平菇图像识别研究

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1、分类号：TP391.41单位代码：10193密级：公开学号：20160711专业硕士学位论文基于卷积神经网络的平菇图像识别研究ImageRecognitionofPleurotusostreatusBasedonConvolutionalNeturalNetwork作者姓名：于跃学位类别：农业硕士专业名称：农业机械化研究方向：智能化检测与控制技术指导教师：朱凤武所在学院：工程技术学院二〇一八年五月独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究所取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢所列内容外，论文中不包含其他

2、个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得吉林农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本学位论文所有内容若有不实之处，本人愿意承担一切相关法律责任和后果。学位论文作者签名：签字日期：年月日关于学位论文使用授权的声明1、本人完全了解吉林农业大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间所完成的论文及相关成果的知识产权属吉林农业大学所有，并同意将本论文的版权授权给吉林农业大学，学校有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，

3、可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。2、本人（同意/不同意，务必打印后填写）吉林农业大学将本论文版权授权给不同媒体进行电子出版、多媒体出版、网络出版以及其他形式出版（涉密学位论文解密后应遵守此协议）。3、本人声明毕业后若发表在攻读研究生学位期间完成的论文及相关的学术成果，必须以吉林农业大学作为第一署名单位。学位论文作者签名：签字日期：年月日指导教师签名：签字日期：年月日摘要平菇是我国六大主要食用菌品种之一，其年消耗量和出口量均非常可观。在食用菌工厂化生产的大前提下，平菇的自动化栽培和管理也得到了很好的实现。由于平菇自身具有形

4、状不规则、子实体细嫩、容易破损的物理特性，导致其自动收获技术始终难以实现。为了防止平菇的自动收获设备在执行采摘命令时对平菇子实体造成破坏，影响经济效益，就需要对平菇进行精准识别的研究。论文首先对采集到的图像进行筛选整理，剔除不达标图像后对剩余图像中目标分布相对集中的区域进行截取和缩放处理，使其大小统一为400*400，以600个处理后的图像作为正样本数据集，再截取400个经过同样方法处理的具有代表性的背景区域图像，统一缩放处理后作为负样本，与正样本一起作为神经网络识别所需的数据集。随机各抽取百分之八十的样本为训练集，其余百分之二十为测试集。另

5、外还对采集到的图像进行灰度化、背景分割和图像滤波处理，用以提取这些图像中平菇的特征参数，作为验证识别的准备工作。论文的核心工作是利用卷积神经网络对采集到的平菇图像进行识别。通过对经典LeNet-5网络模型加以改进，得到适合平菇识别的改进模型。对模型中卷积层数、各层的卷积核数量、大小以及采样单元的尺寸进行调整和修改，并以识别正确率为唯一指标，通过正交试验的方法得出学习率、学习批以及训练次数三个网络参数的最优组合，在MATLAB中搭建卷积神经网络模型，以480个正样本、320个负样本作为训练样本，120个正样本、80个负样本作为测试样本，得到改进

6、模型对两个数据集的识别正确率分别为97.25%和94.5%，平均耗时为1.078s和1.117s。论文的最后选取了传统方法中识别效果较为理想的BP神经网络对平菇进行验证识别，对训练集和测试集的识别正确率分别为93.38%和91.5%，平均耗时分别为1.526s和1.586s。将识别结果与卷积神经网络的识别结果进行对比可知，卷积神经网络对两个数据集的识别正确率较BP神经网络提高了3.87和3个百分点，平均耗时分别节省0.448s和0.469s。不论是在识别的成功率上还是识别的速度上，卷积神经网络的性能都要优于传统的BP神经网络，更适合于平菇图像

7、的识别。关键词：平菇，图像识别，特征学习，卷积神经网络，MATLABIAbstractPleurotusostreatusisoneofthesixmajorediblemushroomsinChina,anditsannualconsumptionandexportvolumeareveryconsiderable.Underthebackgroundofthefactoryproductionofediblefungi,theautomaticcultivationandmanagementofPleurotusostreatushave

8、beenwellrealized.However,duetotheirregularshapeofthePleurotusostreatus,thedelicate