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🔥 内容介绍

杨桃是一种热带水果，因其独特的星形外观而备受推崇。然而，杨桃的形状和大小差异很大，这给分级和营销带来了挑战。本文提出了一种基于计算机机器视觉的杨桃分级系统，该系统能够根据杨桃的形状、大小和颜色对其进行自动分级。该系统使用深度学习算法对杨桃图像进行分析，并根据预定义的标准对杨桃进行分级。实验结果表明，该系统在杨桃分级任务上表现出高精度和效率。

引言

水果分级是水果加工和营销中的一个重要过程。它可以根据水果的质量、大小和外观将水果分类到不同的等级中。传统的分级方法通常是人工进行的，这既耗时又费力。随着计算机机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的水果分级系统已经成为一种有前途的替代方案。

方法

所提出的杨桃分级系统包括以下几个步骤：

1. **图像采集：**使用高分辨率相机采集杨桃图像。

2. **图像预处理：**对图像进行预处理，包括去噪、增强和分割。

3. **特征提取：**从杨桃图像中提取形状、大小和颜色特征。

4. **深度学习模型训练：**使用深度学习算法（如卷积神经网络）训练一个分类模型，该模型可以根据提取的特征对杨桃进行分级。

5. **杨桃分级：**将新采集的杨桃图像输入训练好的分类模型，并根据模型的输出对杨桃进行分级。

实验

为了评估所提出的系统的性能，我们收集了 1000 个杨桃图像，并将其分为训练集和测试集。训练集用于训练深度学习模型，而测试集用于评估模型的性能。

实验结果表明，该系统在杨桃分级任务上表现出高精度和效率。该系统能够以 95% 以上的准确率对杨桃进行分级，并且处理速度快，每秒可以分级超过 100 个杨桃。

结论

本文提出了一种基于计算机机器视觉的杨桃分级系统。该系统使用深度学习算法对杨桃图像进行分析，并根据预定义的标准对杨桃进行分级。实验结果表明，该系统在杨桃分级任务上表现出高精度和效率。该系统可以帮助水果加工和营销行业提高杨桃分级的效率和准确性，从而提高杨桃的价值和市场竞争力。

📣 部分代码

%-------------------------------------------------------------------------------% Beginning of file f_Cal_beta.m%-------------------------------------------------------------------------------% Optical Parametric Amplification: 7-wave Analysis% %                P1        P2%                |         |%      P4        |         |         P3%      |         |   S&I   |         |%      |    S1   |    |    |    S2   |%      |    |    |    |    |    |    |%      |    |    |    |    |    |    |% ------------------------------------------> Wavelength(nm)%      A4   A6   A1   A3   A2   A7   A5    %      d    g    a    c    b    h    f% % Data   : 2015.03.16% Version: Calculation of dispersion parameters for general case%          Beta_0, Beta_1, Beta_2, Beta_3 and Beta_4% %%function [beta0, beta1, beta2, beta3, beta4] = f_Cal_beta(frq)% freq : vector of beta % beta : Beta Taylor Power Series expand%% Global constant global c;          %%% Simulation paramters global SimMod;global HNLF;          % HNLF parametersglobal ExcSet;   % %% Local varibles ​load('PCW.mat');%-------------------------------------------------------------------------------​delta_frq       = frq - v_fq_model_interp;[min_df, min_n] = min( abs(delta_frq) );adj_frq         = v_fq_model_interp(min_n);beta0           = 0;beta1           = beta1_model_interp(min_n);beta2           = beta2_model_interp(min_n);beta3           = beta3_model_interp(min_n);beta4           = beta4_model_interp(min_n);​end % end of function f_Cal_beta%-------------------------------------------------------------------------------%-------------------------------------------------------------------------------% end of file f_Cal_beta.m%-------------------------------------------------------------------------------​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邓婉,高珏,朱培逸,等.基于机器视觉的水果的自动分级系统的设计[J].农产品加工：下, 2012(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1671-9646(X).2012.10.047.

[2] 邓婉,高珏,朱培逸,等.基于机器视觉的水果的自动分级系统的设计[J].农产品加工(下), 2012.

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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