摘要： 针对目前传统机器学习对苹果分级的局限性,改进经典卷积神经网络LeNet-5模型以提高分级准确率。试验在原基础上添加卷积层至4层以加深网络深度,改用LeakyReLU激励函数并加入Dropout层防止过拟合,修改输入图像大小为32×32×3。同时将此与GoogLeNet迁移模型、初始LeNet-5模型、传统机器学习进行对比。试验对不同等级的红富士苹果进行训练与测试,发现改进后的LeNet-5效果最好,测试集准确率达98.37%、AUC值为0.907 5,识别一个苹果仅需0.12 s,能够满足工厂自动化分级的需求。综上,改进型LeNet-5模型可用于苹果的高效分级。

关键词: 苹果分级;改进型LeNet-5;卷积神经网络;深度学习