基于机器视觉的水果腐烂度检测系统设计

本文设计了基于机器视觉的水果腐烂度检测系统,借助人工智能中理论较为成熟的卷积神经网络进行水果腐烂度识别,卷积神经网络具有推理、规划、学习、感知、交流、操作等能力的智能行为,拥有强大的自适应性、学习性、全局最优等功能,在水果种类和品质识别中表现出较好的性能。本检测系统将深度学习应用于水果腐烂度检测,旨在为用户提供更好的体验,提升生活品质。用户可以将购买的水果放心存入冰箱、储物柜等,本检测系统基于YOLOv5目标检测算法设计对存放的水果进行智能识别、腐烂度检测,无需进行人工操作,检测准确率高达90%。一方面给予使用者舒适简单的体验,另一方面为商业上的快速复制创造了条件,为进一步建立智能家居生态链提供了方案。