如何利用Matlab源码实现基于计算机视觉的水果识别系统？

本文共计1649个文字，预计阅读时间需要7分钟。

1+简介+农业4.0时代的来临，以互联网+为驱动的农业技术已成为发展农业强有力支撑。在果品业中，果品分类通常由经过培训的员工人工评估农产品或农作物的质量。然而，...

1 简介

自“农业4.0”时代的来临，以“互联网+”为驱动的农业技术已成为发展农业强有力的支撑。在果蔬业中，果蔬分类通常由经过训练的人员人工评估农产品或农作物的质量。但是，人工分类会带来许多相关的限制，工作人员需要熟悉果蔬的许多特征，并且高强度的机械性工作带来的失误不可避 免，因而分类技术的提高是农产品质量提升的关键。计算机视觉技术具有效率高、非接触、抗干扰能力强等优点，在多个领域已经广泛应用，能实现农产品快速无损检测的要求。果蔬分级效率的提升对我国产品质量提升、农民增产增收具有重要意义。1图像处理技术在果蔬分类领域的应用本文对基于计算机视觉技术的果蔬分类进行了比较调查，发现研究人员多使用一种或者多种传感器或者机器学习技术进行农产品的分类与分级，但是由于相同水果品种不同造成形状、大小与颜色的不同，果蔬的分类依然面临着许多挑战。为解决这些问题研究人员已经进行了多种实验，其中结合机器学习技术对于系统有明显提升。通过使用传感器捕获水果与蔬菜的特征，使用机器学习对任务进行优化，以提高系统整体性能。