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發展基於深度學習之咖啡生豆顏色分類系統

為了解決白鐵濾網的問題，作者葉翊暉 這樣論述：

隨著工商社會的發展，喝咖啡的風氣漸增，加上超商遍佈的推波助瀾，咖啡的年銷售量及經濟規模日益擴大，而咖啡的口感與品質也越來越受到消費者的重視。一杯咖啡口感的好壞，除了沖泡咖啡的方法之外，關鍵原因在咖啡豆的優劣。一般而言，咖啡生豆中的瑕疵豆約佔有15-30%，目前仍主要仰賴人工進行瑕疵豆的挑選工作。人工挑選相當耗時且增加成本，容易產生人為疏失，亦會影響咖啡豆品質與價格。近幾年機器學習的蓬勃發展，學術界同步投入咖啡豆分類方法的研究與辨識設備的研製。由於咖啡豆的顏色瑕疵會出現在不同位置，因此本文以咖啡豆正反二面的圖像建立訓練集。本文以4種顏色瑕疵豆與好豆為基礎，分別拍攝建構各240張圖像，圖像尺寸為

64x64，其中90%作為訓練用、10%作為驗證用。本文以卷積神經網路模型進行訓練與辨識，根據實驗過程中所得的數據調整模型參數與反覆測試，最終本文3組實驗之辨識正確率可達99%，且因圖像尺寸小，15次迭代的訓練時間僅需約74秒，因此具有高辨識率、運算時間少及提升效率等優點。