[發明專利]一種脈沖神經膜系統干燥劑包裝袋識別模型的識別方法

有效

• 申請號: 202010553724.4
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111723726B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 吳庭芳;潘林強;張逃生
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/82;G06N3/049
• 代理公司: 鄭州萬創知識產權代理有限公司 41135
• 代理人: 任彬

1.一種脈沖神經膜系統干燥劑包裝袋識別模型的識別方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)采用攝像頭對由電機驅動輸送并拉伸為豎直狀態的干燥劑條帶上的各干燥劑包裝袋拍攝圖像，得到各干燥劑包裝袋對應的彩色干燥劑包裝袋圖像；

(2)將步驟(1)中得到的彩色干燥劑包裝袋圖像轉換為干燥劑包裝袋灰度圖，再將干燥劑包裝袋灰度圖轉換為干燥劑包裝袋二值圖，并將干燥劑包裝袋二值圖編碼成脈沖序列，然后將脈沖序列發送給基于脈沖神經膜系統的干燥劑包裝袋識別模型，并使用基于脈沖神經膜系統的膜電位驅動學習算法進行在線圖像分類，識別干燥劑包裝袋為不良產品或完好產品，不良產品包括空包、半包和夾子；

其中，脈沖神經膜系統的神經元模型為帶閾值的神經元模型，在任意時刻t，該神經元的膜電位u(t)表示為：

其中，為第i個突觸上的第j個脈沖的時間，為神經元響應后發出脈沖的時間，d為神經元響應后的不應期時間，d的取值為d＝5ms，ω_i為第i個突觸的權重，u_rest表示靜息電位，u_rest的取值為u_rest＝0，ε為脈沖響應函數，且

其中，干燥劑包裝袋二值圖編碼成脈沖序列時的編碼方式采用相位編碼，第i個編碼神經元的膜電位振蕩公式為Acos(ωt+φ_i)，其中A為振幅，A的取值為A＝0.5，ω為振蕩相位角速度，ω的取值為ω＝10π，φ_i為相位位移，φ_i表示為φ_i＝φ₀+(i-1)·Δφ，其中φ₀為參考初始相位，φ₀的取值為φ₀＝0，Δφ為常數相位差值，Δφ的取值為

其中，基于脈沖神經膜系統的干燥劑包裝袋識別模型所采用的膜電位驅動學習算法具體為：

當神經元的運行時間是在脈沖期望輸出時間集合T_d內，則通過調整突觸權重，使得神經元的膜電位u(t)大于激發閾值θ，激發閾值θ的取值為θ＝1mv，為了保證神經元在時間集合T_d內激發脈沖，誤差函數定義為：

而神經元在時間集合T_d內激發脈沖則表示識別的干燥劑包裝袋為不良產品，則基于脈沖神經膜系統的干燥劑包裝袋識別模型會發出一個停機信號給電機的控制系統，電機將會停止帶動干燥劑條帶，由人工從干燥劑條帶中剪去不良產品；

通過梯度下降法來最小化神經元膜電位u(t)和激發閾值θ之間的誤差，基于梯度下降法的突觸權重更新規則表示為：

其中，β₁為學習率，β₁設置為β₁＝0.05；

上述誤差函數和突觸權重更新規則的含義為：當神經元的膜電位u(t)小于激發閾值θ時，而且神經元運行時間在脈沖期望輸出時間集合T_d內時，則希望突觸權重增大，使得神經元的膜電位u(t)迅速增大，大于或等于激發閾值θ，突觸權重改變的值為：

當神經元的運行時間在脈沖非期望輸出時間集合NT_d內，則通過調整突觸權重，使得神經元的膜電位u(t)小于激發閾值θ，為了保證神經元在時間集合NT_d內不發出激發脈沖，誤差函數定義為：

而神經元在時間集合NT_d內不激發脈沖則表示識別的干燥劑包裝袋為完好產品；

基于梯度下降法的突觸權重更新規則表示為：

其中，β₂為學習率，β₂設置為β₂＝0.05；

上述誤差函數和突觸權重更新規則的含義為：當神經元的膜電位u(t)大于激發閾值θ時，且神經元運行時間在脈沖非期望輸出時間集合NT_d內時，則希望突觸權重變小，使得神經元的膜電位u(t)迅速減小，小于激發閾值θ，突觸權重改變的值為：