基于深度学习的苹果外观质量分级方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的苹果外观质量分级方法，步骤为：用机器视觉系统采集用于神经网络模型训练的苹果图像作为样本；对采集的样本进行处理：对样本苹果进行分类，并赋予不同的标签号；采用有标签数据的样本进行迁移学习训练神经网络模型；通过训练好的神经网络模型对苹果外观质量进行分级。本发明采用的技术方案相对现有主流的方法，不考虑复杂的特征提取问题，只需要把训练样本按照要求输入深度学习神经网络即可，大大降低了算法本身设计的难度和缩短了开发周期，同时提升了算法的推广能力。本发明采用了迁移学习的深度学习方法，大大降低了初始神经网络训练所需要的样本数量。