基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究_王树文

资 源 简 介

基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究_王树文

详 情 说 明

这篇文章探讨了利用计算机视觉技术进行番茄损伤自动检测与分类的研究方法。研究聚焦于农业生产中番茄品质检测的自动化需求，通过图像处理和机器学习算法实现损伤识别。

文章首先分析了传统人工检测方式效率低、主观性强的问题，随后介绍了计算机视觉检测系统的整体架构。该系统通过图像采集设备获取番茄表面图像，经过预处理后提取关键特征，最后通过分类模型判断损伤类型和程度。

研究重点比较了不同图像特征提取方法的优缺点，包括颜色、纹理和形状特征等。在分类算法方面，探讨了传统机器学习模型与深度学习的应用效果差异。实验结果表明，基于深度学习的检测方法在准确率和泛化能力上具有明显优势。

这项研究为农产品质量检测提供了自动化解决方案，显著提升了检测效率和客观性。该技术可推广至其他果蔬的损伤检测领域，具有广阔的农业应用前景。