【摘 要】
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苹果的外观是评价苹果品质的重要特征。由于苹果的果萼与果梗的影响,机器视觉技术检测苹果的外观缺陷一直是研究的难点,提出了基于卷积神经网络（CNN）的苹果分块缺陷检测算法。
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苹果的外观是评价苹果品质的重要特征。由于苹果的果萼与果梗的影响,机器视觉技术检测苹果的外观缺陷一直是研究的难点,提出了基于卷积神经网络（CNN）的苹果分块缺陷检测算法。首先改进了一种基于RGB彩色分量算术运算的背景分割算法;然后采用64×64步长为32的窗口对前景进行分块处理,以正常、果萼、果梗、边界图像块为正样本,以腐烂、疤痕、虫伤等缺陷统一为负样本,采用渐进式学习方法确定训练样本数目。正常与缺陷苹果各150个作为测试数据。实验结果表明,该算法的检测速度为5个/s,且正确率高达97.3%。
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