【摘 要】
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近年来,人工智能技术正不断地赋能传统农业。本文针对水果外观检测,以深度卷积神经网络为主要方法,以苹果、香蕉等水果为载体进行深入研究。本文核心研究和工作内容如下:（1）本文搭建图像采集装置,采集并标注图像,构建数据集。研究了基于卷积神经网络的多水果分类模型,对10种水果进行分类研究,为线下无人自助售卖水果系统提供了解决方案。在此基础上,本文最终实现了对苹果表面成熟度的分类识别,对4类苹果表面成熟情况
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近年来,人工智能技术正不断地赋能传统农业。本文针对水果外观检测,以深度卷积神经网络为主要方法,以苹果、香蕉等水果为载体进行深入研究。本文核心研究和工作内容如下:（1）本文搭建图像采集装置,采集并标注图像,构建数据集。研究了基于卷积神经网络的多水果分类模型,对10种水果进行分类研究,为线下无人自助售卖水果系统提供了解决方案。在此基础上,本文最终实现了对苹果表面成熟度的分类识别,对4类苹果表面成熟情况分类的平均准确率达到82%。（2）本文对苹果表面常见的三种缺陷即腐烂、裂纹和虫眼进行检测。分别基于one-stage和two-stage的方法构建端到端的苹果表面缺陷检测模型。实验结果表明SSD＿ResNet101相对Faster R-CNN＿ResNet101在各类缺陷检测效果上更佳。本文还使用YOLOv3网络实现苹果表面缺陷检测工程化。（3）本文对两类香蕉的点云数据进行分类,通过照片建模的方式以及使用Kinect v2的方法获取香蕉的深度信息。搭建7层卷积神经网络,完成对两类不同形状、大小的香蕉的检测,测试结果与真实值之间的一致率超过91%。本文还将香蕉点云数据输入到PointNet中。分类的准确率达到96.25%。
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