一种基于深度学习的颜料光谱辨识方法
文献类型：专利
| 作者 | 范尧; 张朋昌; 唐兴佳; 王爽 ; 于涛; 高晓惠; 卢孝强; 胡炳樑
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| 发表日期 | 2019-12-23 |
| 专利号 | CN201911337833.6 |
| 著作权人 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明专利 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的颜料光谱辨识方法，解决现有利用颜料光谱来识别颜料种类的方法，存在识别准确率低的问题。该方法包括以下步骤：1)采集颜料块的高光谱数据，获得高光谱数据块；2)去除高光谱数据块中成像质量差的高光谱数据，并对高光谱数据进行降噪处理；3)对采集的高光谱图像数据块进行分割得到若干图像块,将每个图像块的所有像素光谱曲线排成矩阵,对每个矩阵的每一条光谱曲线样本添加颜料标签，将每个矩阵的所有光谱曲线样本分为测验单元，4)建立深度学习神经网络模型，5)训练神经网络模型，调整网络模型的参数，6)使用调整好参数的神经网络模型进行测试，并统计其测试结果，7)计算及调整。 |
| 公开日期 | 2020-05-22 |
| 申请日期 | 2019-12-23 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 申请中 |
| 源URL | [http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/94006]  |
| 专题 | 西安光学精密机械研究所_光学影像学习与分析中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 范尧,张朋昌,唐兴佳,等. 一种基于深度学习的颜料光谱辨识方法. CN201911337833.6. 2019-12-23. |
入库方式： OAI收割
来源：西安光学精密机械研究所
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