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以机器视觉技术为基础,利用卷积神经网络对樱桃缺陷进行检测与识别,并进行验证。结果表明,正常果樱桃识别准确率为99.25%,缺陷果樱桃识别准确率为97.99%,识别速度为25个/s;通过与其他方法进行对比,试验方法能够准确检测并识别多种缺陷类型。
基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别
【摘 要】
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以机器视觉技术为基础,利用卷积神经网络对樱桃缺陷进行检测与识别,并进行验证。结果表明,正常果樱桃识别准确率为99.25%,缺陷果樱桃识别准确率为97.99%,识别速度为25个/s;通过与其他方法进行对比,试验方法能够准确检测并识别多种缺陷类型。
【机 构】
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大连大学辽宁省北斗高精度位置服务技术工程实验室,大连大学大连市环境感知与智能控制重点实验室
【出 处】
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食品与机械
【发表日期】
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2019年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61601076),国防重点实验室开放基金项目(编号:614240101060217),辽宁省博士启动基金项目(编号:20170520159)
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