摘要中的文章介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）的花生籽粒完整性识别算法，旨在解决当前色选设备在筛选花生颗粒时效率低、准确性不足的问题。研究者构建了一个包含完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的图像库，并使用CNN来提取花生图像的特征。为了提高分类准确性和实时性，他们对CNN进行了多方面的优化，包括调整训练集构成、减少过拟合、加速训练收敛速度以及简化网络结构。最终，他们实现了一个包含2个卷积层、2个池化层和2个全连接层的3层神经网络，能够有效区分上述3类花生。实验结果显示，该方法的分类准确率达到98.18%，平均检测单个花生图像的时间仅为18毫秒，显著提升了色选设备的性能。
关键词涉及到的技术包括农产品处理、图像处理、识别、卷积神经网络、特征提取、色选系统和花生颗粒筛选。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用深度学习技术改善农产品的自动化筛选过程。
文章详细阐述了色选机在农业加工中的重要性，指出传统的基于颜色值筛选的方法存在局限性，因为不同农作物和个体之间的差异可能导致错误。随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络的广泛应用，这种方法在图像识别领域的优势使得它成为解决复杂分类问题的有效工具。
CNN通过卷积层自动学习图像的特征，池化层则用于降低计算复杂度并保持位置信息，全连接层则将学到的特征映射到预定义的类别上。在训练过程中，研究者采取了一系列策略来优化模型，如使用合适的训练集，引入正则化防止过拟合，以及优化网络结构以提高速度和准确度。
该研究的应用不仅限于花生筛选，还可以推广到其他农产品的质量控制中。通过优化和调整，类似的CNN模型可以应用于其他果蔬或种子的瑕疵检测，从而提高整个农产品加工链的效率和质量。
这篇论文展示了深度学习，特别是卷积神经网络在农业工程中的潜力，尤其是在农产品筛选和品质控制方面。通过对花生籽粒完整性的高效识别，这项技术有望推动色选设备的技术进步，提升农业生产自动化水平，对于现代农业的智能化和精细化发展具有重要意义。
