基于计算机视觉技术的叶类蔬菜新鲜度检测分级研究

资 源 简 介

基于计算机视觉技术的叶类蔬菜新鲜度检测分级研究

详 情 说 明

随着现代农业和智能检测技术的发展，计算机视觉在农产品品质评估中的应用日益广泛。叶类蔬菜因其易腐性，新鲜度检测对供应链管理尤为重要。

核心思路是通过图像采集设备获取蔬菜表面特征（如颜色、纹理、萎蔫程度），结合机器学习算法进行量化分析。颜色空间转换（如RGB到HSV）能有效捕捉叶片褐变特征，而纹理分析可识别水分流失导致的表面结构变化。新鲜度分级通常采用监督学习模型，先通过标注样本训练分类器，再对未知样本预测其所属质量等级。

该技术相比人工检测具有客观性强、效率高的优势，未来可结合多光谱成像进一步提升精度。不过需注意环境光照条件、蔬菜品种差异等因素对系统稳定性的影响。