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使用卷積神經網路分類蘋果甜度等級之研究

為了解決紐西蘭envy蘋果的問題，作者周治辰 這樣論述：

卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)在電腦視覺的領域上擁有相當強大的功能，利用CNN對水果進行圖像辨識的應用有很多，但很少有研究使用CNN對水果甜度進行辨識，因此本研究欲訓練不同的CNN架構模型實現非侵入式檢測蘋果甜度並自動分級甜、一般或不甜三種不同的類別。為產生同時擁有蘋果外觀照片與蘋果甜度的資料集，本研究設計了嚴謹的蘋果外觀照片拍攝與蘋果甜度採集流程，在本研究中總共採集了130顆蘋果的資料，其中包含55顆紐西蘭富士蘋果、55顆智利富士蘋果與20顆美國Envy富士蘋果，產生了總數擁有130筆甜度資料與1506張蘋果外觀圖片的資料集，根據蘋果甜度

資料分布情形資料集劃分出甜、一般或不甜三種類別資料，並且平均分配等量內容的訓練與驗證資料集。在CNN架構模型上選用了AlexNet、InceptionV3、ResNet50與MobilenetV2，並且針對AlexNet使用5種不同參數設定進行訓練，InceptionV3、ResNet50與MobilenetV2則是使用2種不同的參數設定。AlexNet在的第4模式取得了本研究的最佳成果，訓練與驗證準確率分別為99.86%與81.00%。