摘要
本发明公开了螺旋藻质量智能检测系统及方法,属于螺旋藻检测领域。螺旋藻质量智能检测系统及方法,包括数据收集单元、模型构建单元、模型应用单元、模型更新单元和结果输出单元。本发明解决了现有检测技术消耗大量时间和人力物力的问题,本发明通过收集螺旋藻图像并进行处理、标注、特征提取以及分类、筛选和归纳,能够构建螺旋藻图像数据库,然后使用深度学习技术建立螺旋藻质量的智能检测模型,能够实时分析判断样品质量等级,而通过定期收集新的图像数据能够实现对智能检测模型的更新优化,以提高模型的精度,最后,记录检测结果并形成螺旋藻样品质量档案,并在发现螺旋藻样品的质量问题时发布预警信息,以便了解螺旋藻样品的情况。
技术关键词
智能检测系统
数据收集单元
图像处理
深度学习技术
训练智能
模型更新
直方图均衡化方法
色彩补偿方法
图像增强
智能检测方法
对比度
输出模块
模型训练模块
深度学习模型
特征提取模块
数据处理模块
预警机制
数据采集模块