硕士论文，基于机器视觉苹果检测算法的研究

资 源 简 介

硕士论文，基于机器视觉苹果检测算法的研究

详 情 说 明

基于机器视觉的苹果检测算法研究是当前农业智能化领域的重要课题。该研究主要从以下几个关键方向展开：

在国内外研究现状方面，需要梳理传统农业分选技术和现代机器视觉技术的演进过程，特别关注近五年深度学习在水果检测中的应用突破。

图像采集与处理环节重点解决果园复杂环境下的成像挑战。研究涉及光照补偿、背景分离、噪声过滤等预处理技术，为后续特征提取打下基础。

针对苹果外形检测，论文探讨了基于边缘检测的轮廓分析方法，以及如何通过几何特征参数实现大小分级和形状分类的双重目标。

在颜色检测模块创新性地采用粒子群算法优化BP神经网络，通过智能算法调整网络权重，显著提升了颜色特征识别的准确率和鲁棒性。

缺陷检测方面引入遗传算法改进传统BP网络，解决了表面瑕疵识别中的小样本学习问题。该算法通过模拟生物进化机制自动优化网络结构参数。

最后完成的检测系统实现了算法集成与工程化落地，包含工业相机选型、传送机构同步控制和人机交互界面设计等完整链条，为实际果园分选线提供了可行方案。