计算机视觉在芒果品质检测中的应用研究

摘要

传统的芒果分级采用人工观察和化学分析方法,无法适应产业的发展.随着科学的进步,人们开发出多种无损检测和分级技术以提高水果的市场竞争力,但受检测和分级设备的限制,目前的相关研究都停留在试验阶段.为此,设计了一种基于计算机视觉的芒果品质检测方法,拍摄芒果图像后利用自适应Canny算法获取目标区域的边缘,以大小、颜色和表面缺陷反映芒果的品质,并基于BP神经网络实现对芒果的分级.仿真试验表明:计算机视觉对芒果品质分级的准确率超过93％,处理单张图像平均耗时0.8s,可以用于芒果品质的实时检测和在线分级.