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基于机器视觉的荔枝品质快速自动检测

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荔枝的产后品质检测是进入市场前的一个重要工序,对提高荔枝商品化的处理水平、增强其市场竞争力以及提高其附加价值具有重要的意义.基于机器视觉的检测方法能在无损伤的前提下,快速准确的进行检测,具有良好的可靠性.为此,基于机器视觉技术,提出了一种荔枝品质快速自动检测的方法.利用深度学习中的SSD算法结合多视窗检测方法,对视觉获取的图像进行荔枝快速品质检测.建立了一套荔枝品质自动检测系统,以“桂味”荔枝作为实验对象,在模拟车间环境下进行多组实验,平均识别准确率为93.3％,其中成熟品、未成熟品和爆裂品的识别准确率分别为95.6％、93.2％和91.1％,平均识别耗时40 ms,可以实现产后荔枝的品质快速自动化检测.
Rapid and automatic quality detection of litchi based on machine vision

周伟亮、王红军、邹湘军

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华南农业大学工程学院,广州市,510642

荔枝品质检测 机器视觉 SSD算法 多视窗检测

国家重点科技计划广东省公益与能力建设项目国家自然科学基金

2017YFD07001002016A01010201351705365

2020

中国农机化学报
农业部南京农业机械化研究所

中国农机化学报

北大核心
影响因子：0.684
ISSN：2095-5553
年,卷(期)：2020.41(1)
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