一种基于孪生神经网络的咖啡豆缺陷检测方法

本发明公开了一种基于孪生神经网络的咖啡豆缺陷检测方法，属于咖啡豆质量检测技术领域，所述方法包括：采集正常咖啡豆及四类缺陷咖啡豆的图像数据并执行预处理操作，按预设的比例进行数据集划分；基于改进的共享权重双分支孪生神经网络构建咖啡豆缺陷检测模型，使用训练集进行模型训练，得到相似度评分；采用混合精度训练策略和动态调整学习率的方法，通过验证集对模型训练后的模型进行验证和调整；使用测试集对验证和调整后得到的模型进行缺陷检测推理。本发明在小样本数据上测试结果上准确率精准，远远高于人工分拣效率，能够满足工业化生产中实时检测的需求，有效降低企业质检成本，提高生产效率。