本發明提供了一種基于神經網絡的水果缺陷無損檢測方法及分級方法,用以解決現有技術中對水果缺陷檢測和分級不夠準確的問題。所述無損檢測方法首先采集水果的外觀圖像集、對應的兩張X射線圖集、切片圖像集以及切片化學檢測數據集;再將采集的數據進行整合,得到水果缺陷分類及與缺陷類型對應的信息包,以缺陷類型作為標簽,對拼接后的X射線圖進行標記;基于神經網絡構建水果缺陷無損檢測或分級模型,以帶有標簽的X射線圖的像素點矩陣對模型進行訓練,訓練完成后輸入待檢測水果的X射線圖數據,得到缺陷或分級結果。本發明對水果的內部和外部缺陷同時進行無損檢測,分級包含水果的外觀特征和內部特征,提高了檢測或分級效率以及分級的準確性。
聲明:
“基于神經網絡的水果缺陷無損檢測方法及水果分級方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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