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公开(公告)号：CN111814825B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202010499390.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 济南大学 , 山东商业职业技术学院
Abstract: 本公开公开了基于遗传算法优化支持向量机的苹果检测分级方法及系统，包括：获取待检测苹果的图像；对待检测苹果的图像进行预处理；将预处理后得到的数据输入到预先训练好的分类器中，分类器输出待检测苹果的等级；其中，所述分类器是基于遗传算法优化的支持向量机。本公开通过遗传算法优化支持向量机，基于优化的支持向量机对苹果的等级进行分级，并且在分级的过程汇中考虑了苹果的外部品质特征并对其进行分级，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111814825A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010499390.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 济南大学 , 山东商业职业技术学院
Abstract: 本公开公开了基于遗传算法优化支持向量机的苹果检测分级方法及系统，包括：获取待检测苹果的图像；对待检测苹果的图像进行预处理；将预处理后得到的数据输入到预先训练好的分类器中，分类器输出待检测苹果的等级；其中，所述分类器是基于遗传算法优化的支持向量机。本公开通过遗传算法优化支持向量机，基于优化的支持向量机对苹果的等级进行分级，并且在分级的过程汇中考虑了苹果的外部品质特征并对其进行分级，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112001901A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010832982.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 济南大学 , 山东商业职业技术学院
Abstract: 本公开提供了一种基于卷积神经网络的苹果缺陷检测方法及系统，属于水果缺陷检测技术领域，所述方法包括以下步骤：获取苹果的图像数据；对获取的图像数据进行预处理；将预处理后的图像数据输入到预设卷积神经网络模型中，得到苹果缺陷检测结果；其中，对获取的图像数据进行预处理包括：采用最大类间方差法去除苹果背景，并调整图像分辨率为预设像素；本公开降低了花梗和花萼对缺陷检测精确度的影响，能够实现苹果的高效和准确的缺陷识别。
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