发明专利 已授权

基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法

📄 申请号:CN202111510664.9 📄 发布日:2026/05/08

著录项目信息

申请日
2021-12-11
公开号
CN114169618A
公开日
2022-03-11
申请人
广东工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

水果成熟度检测, 猕猴桃分选, 农产品无损检测, 智能农业, 食品品质控制

摘要

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。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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