目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 深度学习

2.2 知识蒸馏

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

最后

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前言

       📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于深度学习的苹果品质检测系统

设计思路

一、课题背景与意义

        随着苹果产业的发展和全球市场对高品质水果的需求增加，苹果品质检测成为了一个重要的环节。传统的人工检测方法存在效率低、成本高和主观性强的问题，因此，基于深度学习的苹果品质检测系统的研究和设计具有重要的现实意义和应用价值。该系统可以结合计算机视觉和深度学习技术，通过对苹果图像进行自动化分析和识别，实现对苹果品质的准确评估和分类，提高检测效率和准确性，降低人力成本，为果农和果品加工企业提供有力的支持和指导。

二、算法理论原理

2.1 深度学习

        ViT 模型，将标准 Transformer 直接应用于视觉任务，通过将图像划分为 patches 并使用线性嵌入序列作为输入，取得了出色的结果。Liu等人则提出了 Swin Transformer 模型，作为计算机视觉领域的通用骨干网络，它基于 ViT 模型的思想，并展示了补丁合并和具有自注意力的移位窗口在不同视觉问题上的有效性。

        MobileViT能够将卷积提取的局部信息和Transformer获取的全局信息编码为张量，同时不缺乏归纳偏差。该模型在图像分类、语义分割和对象检测等任务中表现出良好的性能。MobileViT包括三个不同参数数量的架构：MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS。模型结构结合了MobileNetV2块、MobileViT块和Transformer块，并通过图中的符号表示了各组件的尺寸和数量。MobileViT的提出使得在轻量化、高效的条件下，能够应用Transformer模型于移动视觉应用中。

2.2 知识蒸馏

        知识蒸馏方法可以提高模型性能。除了从预训练的大型模型中提取知识外，自提炼方法通过调整模型参数来控制模型的压缩程度，以满足实际应用需求。知识蒸馏的核心思想是将教师模型中的知识迁移到轻量化的学生模型中。教师模型通常是庞大且性能高的模型，具有丰富的知识和信息。而学生模型则是轻量化的模型。知识蒸馏过程将教师模型的已知知识传递给学生模型，以提高学生模型的性能。

        知识蒸馏的核心目的是将大型模型压缩为小型模型，以适应资源受限的环境。大型模型通常需要部署在云端的数据中心，通过互联网访问，这对网络的时延和带宽有很大要求。而且在无法联网的工作环境中，知识蒸馏可以完成模型的精简。模型的量化是指将模型的权重进行量化，例如将表示权重的32位浮点数压缩为int8类型的8位数值，从而显著减少内存消耗和计算量。量化方法可以满足移动终端等资源有限设备对实时性、准确性、计算量和内存访问量的要求。

三、检测的实现

3.1 数据集

        由于网络上没有现成的合适的苹果品质数据集，本研究决定通过相机拍摄和互联网收集两种方式，收集苹果图像并制作一个全新的数据集。首先，通过现场拍摄，在不同的光照条件下，拍摄了大量不同品种和质量的苹果图像，以捕捉真实的果实外观和品质特征。其次，通过互联网收集了包含了各种品种、成熟度和瑕疵的苹果图像，以扩充数据集的多样性和覆盖范围。这个自制的数据集将为基于深度学习的苹果品质检测系统的研究提供更准确、可靠的数据基础。为了进一步提升系统的性能和泛化能力，对自制的苹果图像数据集进行了数据扩充。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义数据增强的参数
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,  # 随机旋转角度范围
    width_shift_range=0.1,  # 水平随机平移范围
    height_shift_range=0.1,  # 垂直随机平移范围
    shear_range=0.2,  # 剪切变换范围
    zoom_range=0.2,  # 随机缩放范围
    horizontal_flip=True,  # 水平翻转
    fill_mode='nearest' ')  # 填充像素的策略

# 加载原始图像数据
images = load_images()  # 自行替换为加载图像数据的代码

# 对图像进行数据增强
augmented_images = []
for image in images:
    augmented_image = datagen.random_transform(image)
    augmented_images.append(augmented_image)

# 扩充后的图像数据
augmented_images = np.array(augmented_images)

# 使用扩充后的数据进行训练或其他用途
train_model(augmented_images)  # 自行替换为使用扩充后的数据进行训练的代码

3.2 实验环境搭建

        本实验在Windows 10操作系统下，利用GeForce GTX 3080显卡和Intel(R) Core(TM) i7-12700K处理器进行模型搭建、训练和测试，使用了Python和PyTorch框架，并且使用CUDA 11.3版本进行并行计算。这些配置和工具提供了强大的计算和显存资源，有助于提高实验的效率和性能。

3.3 实验及结果分析

        本实验中，准确率（ACC）、精准率（Precision）、召回率（Recall）和1F分数被选为性能指标。此外，由于模型的复杂度会影响系统的识别速度，单张图像的平均推理耗时也被考虑为评价指标。实验中采用双线性插值进行图像缩放，随机打乱训练集图像顺序，使用Adam优化算法进行模型训练，设置合适的学习率和批处理大小。同时，在每轮迭代后进行测试评估，并保存每次迭代生成的模型和结果。这些策略可以提高模型的训练效果和泛化能力。

相关代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 定义参数空间
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10, 100],  # 正则化参数C的取值范围
    'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10],  # 核函数参数gamma的取值范围
}

# 创建SVM分类器
svm = SVC()

# 使用网格搜索进行参数寻优
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)  # cv表示交叉验证的折数，这里设置为5折交叉验证
grid_search.fit(X_train, y_train)  # X_train和y_train分别是训练集的输入特征和标签

# 输出最佳参数组合和对应的得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

实现效果图样例：

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最后