基于深度学习的果蔬识别系统

摘要

在农产品分拣过程中,果蔬的分类大多还停留在传统的分类模式,由人工进行果蔬筛选,这不但增加了成本,还可能给劳动者带来不便的体验。得益于计算机视觉相关技术的不断发展,以机器代替人工劳动的运营模式逐渐成为可能。本文探讨了以Tensorflow深度学习框架为核心,利用OpenCV进行图像处理的果蔬识别系统。基于收集的果蔬图像数据,通过多次调参及训练获得了准确率较高的模型。在系统构建上对图像数据集的使用、模型参数调整、训练结果以及应用性能进行了可视化设计与分析,通过Web App实现并展示了图像识别、目标检测、语义分割、实时检测四大功能模块。