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作者：赵谦;孙炎;
单位：西安科技大学通信与信息工程学院;山西杏花村汾酒集团有限责任公司;
摘要：[目的]实现白酒酒段的自动化识别与分类，解决白酒传统“看花摘酒”出品波动以及利用深度学习的酒花分类方法在精度、实时和普适性平衡中的问题。[方法]提出一种基于图像采集优化识别的白酒酒花自动分类方法。通过自建平台采集酒花图像，并利用ENet进行预处理以提高数据质量，使用Vision Transformer (ViT)和ConvNeXt模型对酒花图像进行分类。[结果]试验方法提高了白酒摘酒过程的自动化水平和精确度，在保证实时性的同时，分类准确率为99.4%。[结论]该方法有效优化了传统白酒摘酒工艺，可以快速准确地实现酒花实时检测分类。
关键词：白酒酒花;;机器视觉;;图像分类;;视觉检测;;实时分类;;ConvNeXt;;ENet
基金资助：陕西省教育厅服务地方企业项目（编号：22JC050）
