基于机器学习的白关丝瓜分级研究
熊英豪1
张红燕2
熊胜蓝3
贺清4
1.湖南农业大学信息与智能科学技术学院,湖南 长沙市 410128;中车制动系统有限公司株洲分公司,湖南 株洲 4120052.中车制动系统有限公司株洲分公司,湖南 株洲 4120053.柳州工学院信息科学与工程学院,广西 柳州 5456164.株洲市芦淞区白关镇农业综合服务站,湖南省 株洲市 412002
摘要：白关丝瓜是株洲地区唯一获得国标"双认证"的蔬菜类产品,其品质分级对于市场销售和产业发展具有关键意义.探讨如何利用机器视觉处理白关丝瓜图像,以便进一步实现等级划分.通过采集并处理外观图像得到形状特征,采用机器学习算法构建分级模型,提出一种根据白关丝瓜图像的矩形度和圆形度的组合来确定白关丝瓜批次形状的方法.对获取的白关丝瓜样本进行训练和测试来不断优化模型参数,以提高其分级性能,剔除符合不同标准的白关丝瓜.实验结果表明,基于机器学习的分级方法能有效区分不同等级的白关丝瓜,准确率达到93%以上,相较于人工分级方法,具有更高的准确性和稳定性.
关键词：机器学习白关丝瓜分级检测图像处理目标检测
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 29-36 )