机器视觉在柑橘分级技术上的研究进展  

Research Progress of Machine Vision in Citrus Grading Technology

作　　者：邹伟 

机构地区：[1]湖南财经工业职业技术学院,湖南衡阳421002

出　　处：《农业装备技术》2023年第3期4-6,共3页Agricultural Equipment & Technology

基　　金：湖南省教育厅科学研究项目,基于深度学习的机器视觉柑橘无损检测分级技术研究(21c0987)。

摘　　要：为了解决水果分选过程中,人工分选费时费力,机械分选可能会刮伤果皮,机器视觉技术用于水果行业分选有着巨大的优势。文章综述了近几年国内外机器视觉技术在水果品质分选行业的分级技术研究现状。目前学术界采用传统图像处理技术研究机器视觉柑橘检测分级方法都是人为设计特征,分选准确率有待提高,近几年深度学习算法在图像处理上表现出了极好的检测效果,该方法不需要人为设计特征,只需要训练足够的样本数据,就可输出想要的结果。针对传统图像处理技术存在的弊端,深度学习算法尤其是卷积神经网络算法(CNN)在柑橘品质检测分级上有着巨大的研究价值。

关 键 词：机器视觉 水果分级 柑橘分级 

分 类 号：S226.5[农业科学—农业机械化工程] TP391.41[农业科学—农业工程]