摘要：苹果作为重要的经济作物，其质量分级对于提高市场竞争力和经济效益具有重要意义。传统的人工分级方法存在效率低、主观性强、成本高等问题。为实现苹果质量的快速、准确、客观分级，本文提出了一种基于MATLAB实现的CNN-SVM苹果质量智能检测与分级系统。
论文概述
本系统采用图像处理与深度学习相结合的方法，主要包括图像预处理、特征提取和质量分级三个模块。首先，利用CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）算法对苹果图像进行光照增强，并结合YCbCr色彩空间转换和Otsu自适应阈值分割技术实现苹果区域的精确提取。其次，构建卷积神经网络（CNN）模型对预处理后的苹果图像进行深度特征提取，该网络包含4个卷积块和全连接层，能够有效提取苹果的颜色、纹理和形状等多维特征。最后，采用支持向量机（SVM）分类器对提取的特征进行质量分级，将苹果分为一级、二级、三级三个等级。
统采用数据增强技术扩充训练样本，使用RBF核函数的多分类SVM模型，并通过5折交叉验证评估模型性能。实验结果表明，该系统能够准确识别苹果区域并完成质量分级，具有较高的准确率和良好的实用性。本研究为苹果质量自动化检测提供了一种有效的技术方案，对推动农产品智能分级具有一定的参考价值。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于MATLAB的CNN和SVM苹果质量智能检测与分级系统研究 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-26
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开源协议
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