大米质量安全关系了人们的生命健康,而含有垩白的大米因为缺少有助于人体代谢的成份,营养价值低,如何准确快速地检测出大米中的垩白信息就显得尤为重要.本研究提出了一个轻量级的语义分割网络IMUN,该网络由非对称型的编码与解码结构组成.编码结构基于改进的MobileNetV2,使用深度可分离空洞卷积,扩大感受野的同时,能获取更多特征信息.解码结构基于Unet的解码结构,将上采样过程中恢复的特征,与同层编码结构进行特征连接,有助于保留更多细节信息.该网络结构可以实现对大米上的垩白区域的像素级分割,继而可以获取大米的垩白粒率和垩白度.实验结果表明,大米上的垩白区域的分割准确率可达到94.11％,在像素精度和交并比等方面优于FCN及大部分近年来新提出的网络.同时本网络结构参数少,网络模型小,非常适合于集成到嵌入式可移动的检测设备中.
语义分割 卷积神经网络 空洞卷积 损失函数 垩白