一种基于深度学习的实木地板分类方法

本发明提供了一种基于深度学习的实木地板分类方法，其中包括使用工业相机的视觉传感器进行地板样本采集，并且构建模型训练所需的地板样本数据集。之后使用了Gama矫正、大津算法、中值滤波、局部二值模式以及使用图像像素加权平均值等算法对采集图像进行图像预处理操作，增强了样本的特征，也为后续的地改进版本VGG16网络减少了大量的运算参数，通过算法将处理好的数据集进行划分为训练集、验证集和测试集。构建好VGG16网络模型、调整参数后进行模型训练，最后将训练时精确度最高、损失值最低所对应的权重参数保存，为后续的未知地板样本预测做准备。提出此方法，进一步提高了木质地板分类的效率与准确性的效果。