摘要
蓝莓果实成熟度的人工分级技术效率低、准确性有限,不能满足市场需求.为了提高蓝莓成熟度检测的准确性,提出了一种基于深度学习的蓝莓成熟度预测方法,从而预测出不同成熟阶段的蓝莓果实.针对7个不同成熟阶段的蓝莓果实,利用VGG 16神经网络,提取果皮颜色特征建立模型.结果表明,该方法对不同成熟阶段蓝莓果实的预测准确率分别达到了97.65％、93.94％、97.02％、100％、80.56％、83.62％、95.21％.该方法建立的模型对蓝莓成熟度的预测较为精细,覆盖了从盛花期50 d开始至完全成熟全过程,充分利用深度学习网络的分类能力,提高了对蓝莓果实成熟度的预测,为实现蓝莓果实无损检测技术提供理论依据.
基金项目
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX21_2962)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据