基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别

Food & Machinery（2019）

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摘要

以机器视觉技术为基础,利用卷积神经网络对樱桃缺陷进行检测与识别,并进行验证.结果表明,正常果樱桃识别准确率为99.25％,缺陷果樱桃识别准确率为97.99％,识别速度为25个/s;通过与其他方法进行对比,试验方法能够准确检测并识别多种缺陷类型.

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