基于机器视觉的葡萄品质无损检测方法研究进展
文献类型: 中文期刊
第一作者: 刘云玲
作者: 刘云玲;张天雨;姜明;李勃;宋坚利
作者机构:
关键词: 田间葡萄;深度学习;无损检测;机器视觉
期刊名称: 农业机械学报
ISSN:
年卷期: 2022 年 0S1 期
页码:
收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 我国葡萄产量逐年上升,田间葡萄品质检测有益于提高葡萄收获后流入市场的经济效益。传统田间葡萄品质检测主要依靠人工进行破坏性检测,存在经验差异导致的误差。随着深度学习、图像检测技术的发展,基于机器视觉的田间葡萄品质检测克服了传统人工检测的局限性,以快速精准、实时无损检测的优势得到了大量应用。葡萄品种不同,衡量其内、外在品质评级的指标也不同。本文根据葡萄品种与品质评价指标,从品种的机器视觉检测方法、品质的机器视觉检测方法展开,对国内外基于机器视觉技术的田间葡萄品质无损检测相关研究进行系统性分析与总结。总结了不同机器视觉检测方法对葡萄品质指标检测的优缺点,并对田间葡萄品质无损检测研究面临的问题进行了讨论,指出了今后的发展趋势与研究方向。
分类号: S663.1%TP391.41
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