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基于視覺的香蕉分級(jí)技術(shù)的研究*

為了滿足消費(fèi)群體對(duì)于高品質(zhì)水果的需求和產(chǎn)業(yè)精細(xì)化發(fā)展，提出了一種通過視覺對(duì)香蕉無損檢測(cè)并分級(jí)的方法，并且在Jetson Nano平臺(tái)設(shè)計(jì)視覺系統(tǒng)，基于YOLOv5搭建的模型實(shí)現(xiàn)視覺識(shí)別。最終Matlab仿真結(jié)果和視覺實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)香蕉表面的缺陷進(jìn)行識(shí)別，果實(shí)平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到91.3%。
關(guān)鍵字： 202307 香蕉檢測(cè) Jetson Nano YOLOv5 視覺識(shí)別無損檢測(cè)

針對(duì)傳統(tǒng)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)中養(yǎng)殖過程中容易受到養(yǎng)殖人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)從而導(dǎo)致養(yǎng)殖效率低下、能源損耗嚴(yán)重等問題，本文融合計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、圖像處理等技術(shù)，應(yīng)用于對(duì)蝦養(yǎng)殖業(yè)中并展開實(shí)踐。首先在水下投放雙目攝像機(jī)把拍取的對(duì)蝦圖像和視頻上傳至PC端，使用YOLOv5深度學(xué)習(xí)模型對(duì)蝦體圖像進(jìn)行訓(xùn)練達(dá)到精準(zhǔn)識(shí)別的效果，然后根據(jù)一系列的圖像處理等步驟得到分割后的蝦體圖像，最后基于最小矩形法尋得最優(yōu)測(cè)量點(diǎn)并根據(jù)雙目視覺算法把二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為三維坐標(biāo)得到對(duì)蝦的體長(zhǎng)及平均生長(zhǎng)率。
關(guān)鍵字：對(duì)蝦養(yǎng)殖 YOLOv5 生長(zhǎng)率 202205

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