【摘 要】
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苹果质量备受人们的关注，如何精准高效地对苹果质量进行检测分级是目前这一领域研究的重要内容。基于Matlab软件设计自动化程序，采集图像进行图像处理。通过视觉检测平台采集图片、对图片预处理、将处理后的图像进行大小、颜色、缺陷3方面检测，分别得到每项检测后的等级A、B、C，汇总单项等级得到整个苹果质量等级。出于自动识别及分级的目的，运用深度学习的方法，对获取到的图像进行特征提取，训练分类器，最终实现对
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苹果质量备受人们的关注，如何精准高效地对苹果质量进行检测分级是目前这一领域研究的重要内容。基于Matlab软件设计自动化程序，采集图像进行图像处理。通过视觉检测平台采集图片、对图片预处理、将处理后的图像进行大小、颜色、缺陷3方面检测，分别得到每项检测后的等级A、B、C，汇总单项等级得到整个苹果质量等级。出于自动识别及分级的目的，运用深度学习的方法，对获取到的图像进行特征提取，训练分类器，最终实现对苹果总体质量的评级，并以图像检测结果作为标准测试其准确率。综合上述分析提出一种基于深度学习的苹果质量检测及分级方法，该方法可准确快速地对苹果进行分级，能很好地完成实验目的，同时也体现出深度学习在图像处理方面的快速发展与重要性，并为其在其他领域的应用提供思路。
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