基于机器学习的果蔬识别研究综述

K近邻、人工神经网络、卷积神经网络等传统机器学习技术,以及VGGNet、ResNet及MobileNet等处于当前机器学习前沿的深度学习技术已广泛应用到农业生产领域中,特别是在水果和蔬菜的识别与分类应用中已有较多研究成果。通常果蔬的识别方法是先利用外围设备采集果蔬图像,在对图像预处理后建立果蔬识别模块,再利用上述提到的技术提取图像特征来实现果蔬的自动识别与分类,最后应用到机器人自动果蔬采摘领域。本文阐述了果蔬识别与分类目前面临的制约条件、最新进展,并在不同果蔬数据集上对当前的主流果蔬识别的分类算法进行比较,为进行果蔬自动识别与分类等研究工作提供借鉴和参考。