【摘 要】
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随着我国工业化进程的不断推进,我国农产品已逐步从高产走向优质。近年来,芒果的海外销售有所增加,芒果产品在海外市场的前景非常看好。我国芒果采摘后,一般采用人工分级,即
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随着我国工业化进程的不断推进,我国农产品已逐步从高产走向优质。近年来,芒果的海外销售有所增加,芒果产品在海外市场的前景非常看好。我国芒果采摘后,一般采用人工分级,即根据果实大小和外观进行简单分级。由于芒果分类不准确,分级人工投入过多,造成产品价值损失,利润微薄。因此,完善我国芒果采后分级具有重要意义。本文选择海南的贵妃芒和金煌芒为对象,研究了流水线上的芒果智能化检测分级系统,文中采用一种基于像素深度的芒果外形检测算法结合计算机图像处理技术,能够精确计算出芒果的色泽参数、形状参数、体积值和缺陷面积。数据显示,测量出芒果的体积大小相对误差小于2.0%、缺陷部位面积相对误差小于2.0%。根据芒果的色泽、形状、体积、缺陷等特征,分别采用BP神经网络算法、支持向量机(SVM)算法对其进行综合分级。实验结果表明,基于改进的粒度支持向量机(GSVM)的芒果智能检测分级算法分级效率好,准确率高,算法精简。在芒果流水线的智能检测与分级过程中,产品分级质量得到了提高,对农产品加工业具有促进作用。
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