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基于视觉的香蕉分级技术的研究
A study of visual-based banana grading techniques
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摘要
为了满足消费群体对于高品质水果的需求和产业精细化发展,提出了一种通过视觉对香蕉无损检测并分级的方法,并且在Jetson Nano平台设计视觉系统,基于YOLOv5搭建的模型实现视觉识别。最终Matlab仿真结果和视觉实验结果表明该方法可以实现对香蕉表面的缺陷进行识别,果实平均识别准确率达到91.3%。
作者
孙霁阳
张月华
张新贺
机构地区
辽宁科技大学电子与信息工程学院
出处
《电子产品世界》
2023年第7期15-17,共3页
Electronic Engineering & Product World
基金
辽宁省大学生创新创业训练项目基金支持。
关键词
香蕉检测
Jetson
Nano
YOLOv5
视觉识别
无损检测
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S668.1 [农业科学—果树学]
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