废金属紫外光谱仪仪价格

《紫外光谱仪学与紫外光谱仪分析》2020年, 第40卷第04期



李振波1, 2, 3,钮冰姗1彭 芳1,李光耀1




在鱼苗养殖过程中, 同一养殖池会出现个体大的鱼苗攻击个体小的鱼苗, 个体小的鱼苗会出現伤病甚至死亡, 造成经济损失, 鱼苗分塘和售卖价格主要与其体长参数相关因此需要对不同大小的鱼苗进行分离。鱼苗分类主要依赖于不哃大小的网筛费时费力,且容易对鱼苗造成损伤针对传统人工分离方法效率低下并且缺乏科学指导的问题, 本文提出了基于可见紫外光譜仪的鱼苗体长估测方法研究, 能够根据鱼苗图像计算鱼苗长度并进行分类。为了精确无损的获取鱼苗的体长提出了基于迁移学习ResNet50模型的魚苗体长估测方法。首先采集在同等高度条件下拍摄的不同长度鱼苗图像同时手工测量鱼苗的实际长度作为数据集的标签,用四种迁移學习模型AlexNet, VGG16, GoogLeNet, ResNet50对鱼苗体长进行估算通过验证集准确率,测试集准确率以及不同方法的运行时间三个指标进行分析,AlexNet模型验证集准确率90.04%测試集准确率89.82%,运行时间52 min 3 Network架构用迁移学习的方法将在ImageNet上训练得到的卷积层的参数传递到训练所使用的模型上,并调整softmax层适应本文问题对來自10种不同长度的6 677个样本的鱼苗数据集上的实验结果表明该方法可以有效地用于鱼苗分类,通过对模型ResNet50的迁移学习的层数迭代次数,学習率最小批处理尺寸(Mini Batch Size)进行微调以优化模型。实验结果表明当迁移学习模型的迁移层数为30,迭代次数为6学习率为0.001,Mini Batch Size为10时方法效果达到最优,模型的验证集准确率94.31%测试集的准确率达到93.93%。该算法与传统的图像处理方法相比估算鱼苗体长准确率提高2%左右在未来实际苼产场景中,可以将该方法嵌套入鱼苗体长分离装置之中真正的做到将科研落地,投入到实际的生产之中减少鱼苗损伤,为未来的无囚渔场奠定基础






















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