典型文献
残差网络与图像处理在水果品质分级中的应用
文献摘要：
水果识别与分级处理是水果品质筛选的重要步骤之一,传统的人工拣选效率较低,准确率不够稳定.为提高水果分类与分级结果的准确率和效率,本文提出一种基于残差网络与图像处理技术,使用python编程语言完成水果识别并分级.对需要处理的图像进行分通道聚类能够较为理想地分离水果图像主体和背景,通过轮廓检测并过滤出主体轮廓提取图像主体.通过迁移学习方法训练了一个18层的残差神经网络,完成了水果分类,并通过数字图像处理技术提取图像特征,对水果进行分级.以苹果为样本的实验结果表明:该方法可以较好地对水果进行识别并分级.
文献关键词：
残差神经网络;水果识别;水果分级;python编程语言
中图分类号：
作者姓名：
吴婧千;汪麟;林琦岚;宋雨菲;陈俊宇
作者机构：
泉州师范学院物理与信息工程学院 福建 泉州 362000
文献出处：
引用格式：
[1]吴婧千;汪麟;林琦岚;宋雨菲;陈俊宇-.残差网络与图像处理在水果品质分级中的应用)[J].福建电脑,2022(10):1-6
A类：
B类：
残差网络,果品,品质分级,水果识别,分级处理,拣选效率,水果分类,python,编程语言,较为理想,水果图像,过轮,轮廓检测,并过,滤出,轮廓提取,迁移学习方法,方法训练,残差神经网络,数字图像处理技术,图像特征,苹果,水果分级
AB值：
0.408351
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