苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究_李庆中

资 源 简 介

苹果自动分级中计算机视觉信息快速获取与处理技术的研究_李庆中

详 情 说 明

随着农业现代化的推进，自动化技术在农产品加工中的应用越来越广泛。在苹果产业中，自动分级系统可大幅提高分选效率和准确性，其中计算机视觉技术是核心支撑。李庆中的研究聚焦于苹果自动分级场景下视觉信息的实时获取与高效处理方法。

首先，通过高分辨率摄像头采集苹果表面图像，快速获取颜色、纹理、形状等关键特征。针对传统成像易受环境光干扰的问题，研究采用了多光谱成像技术，结合特定波段的光源，有效抑制反光并增强缺陷区域的对比度。在图像预处理阶段，通过自适应滤波算法去除噪声，同时保留边缘细节，为后续分析提供高质量数据。

其次，研究提出了基于深度学习的特征提取方案。与传统人工设计特征相比，卷积神经网络可自动学习苹果表面瑕疵的深层模式，例如碰伤、腐烂等，显著提升了分级准确率。算法优化方面，通过轻量化模型设计和硬件加速，实现了在嵌入式设备上的实时处理。

该技术的应用不仅降低了人工分选成本，其标准化流程还能减少主观判断带来的误差，对推动苹果产业的智能化升级具有重要意义。未来，结合5G和边缘计算，可进一步实现云端协同的分布式分级系统。