计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究——番茄的表面缺陷自动检测与分类

资 源 简 介

计算机视觉技术在农产品自动检测与分级中的研究——番茄的表面缺陷自动检测与分类

详 情 说 明

随着现代农业技术的发展，计算机视觉在农产品品质检测领域展现出巨大潜力。针对番茄这类易腐果蔬，表面缺陷的自动检测与分级能显著提升分拣效率并减少人工误差。

核心实现思路 通过工业相机采集番茄表面图像后，系统首先进行背景分离和颜色校正。常见的缺陷如压伤、霉斑会呈现异常的纹理或色差，采用多通道颜色空间分析（如HSV分离饱和度）结合局部二值模式（LBP）可增强缺陷特征的提取。对于轻微凹陷等三维特征，可能需引入结构光或双目视觉技术。分类阶段通常采用支持向量机（SVM）或轻量级卷积神经网络，需注意模型对遮挡、反光等干扰的鲁棒性提升。

技术挑战 成熟度差异造成的颜色干扰、茎秆区域误判是常见问题。部分研究采用迁移学习，在预训练模型基础上针对小样本缺陷数据进行微调。实时性要求高的场景可能需要优化算法复杂度，例如将深度模型转换为ONNX格式部署在边缘设备。

该技术的推广价值在于可扩展至其他球形果蔬（如苹果、柑橘），未来结合近红外光谱还能实现内部品质的无损检测。