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基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法

916   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:58:00
本发明涉及水果成熟度鉴别技术领域，且公开了基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法，包括以下步骤：S1：收集猕猴桃数据，在3‑6天里，每天同一时间段分别采集40‑80个猕猴桃的图像，并在同一位置按压判断猕猴桃是否成熟，做好标签记录并按标签保存图像文件，得到原始数据集；S2：提取数据，提取原始数据集中猕猴桃表皮的颜色、纹理；S3：判断，使用经验判断法将样本数据各个时间各个猕猴桃贴上成熟度标签，成熟度分为三个阶段——未熟、微熟和成熟。本发明排除人主观性干扰，降低人力成本，适合大批量识别操作，识别正确率远高于人工经验识别，避免了识别过程中对猕猴桃造成损伤，识别成本低。
声明：
“基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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