基于机器视觉的多指标百香果品质分级方法
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基于机器视觉的多指标百香果品质分级方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于机器视觉的多指标百香果品质分级方法,针对拍摄百香果生产线中的视频数据,通过百香果皱缩情况判别模型(即MobileNetV3神经网络)与传统图像处理相结合,实现对百香果大小、成熟度、果皮是否皱缩三个指标进行检测,结合百香果分级标准DB45/T 2100‑2019将百香果分为三个等级,三个等级包含是否皱缩、是否成熟以及果径范围情况。本发明解决了人工分级成本高、效率低、主观性大等问题。本发明基于视频分析,更能适应自动化流水线上作业,即百香果在传送带运送过程中即可实现的无损、快速、准确的等级划分。本发明综合百香果大小、成熟度及皱缩情况三个指标进行综合分级,分级精度更高。
本发明公开了一种基于机器视觉的多指标百香果品质分级方法,针对拍摄百香果生产线中的视频数据,通过百香果皱缩情况判别模型(即MobileNetV3神经网络)与传统图像处理相结合,实现对百香果大小、成熟度、果皮是否皱缩三个指标进行检测,结合百香果分级标准DB45/T 2100‑2019将百香果分为三个等级,三个等级包含是否皱缩、是否成熟以及果径范围情况。本发明解决了人工分级成本高、效率低、主观性大等问题。本发明基于视频分析,更能适应自动化流水线上作业,即百香果在传送带运送过程中即可实现的无损、快速、准确的等级划分。本发明综合百香果大小、成熟度及皱缩情况三个指标进行综合分级,分级精度更高。
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