基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法[发明专利]

专利名称：基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法
专利类型：发明专利
发明人：蔡晓权,徐圣兵,王振友,李金漳
申请号：CN202111510664.9
申请日：20211211
公开号：CN114169618A
公开日：
20220311
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及水果成熟度鉴别技术领域，且公开了基于机器视觉学习的猕猴桃成熟度无损鉴别预测方法，包括以下步骤：S1：收集猕猴桃数据，在3‑6天里，每天同一时间段分别采集40‑80个猕猴桃的图像，并在同一位置按压判断猕猴桃是否成熟，做好标签记录并按标签保存图像文件，得到原始数据集；S2：提取数据，提取原始数据集中猕猴桃表皮的颜色、纹理；S3：判断，使用经验判断法将样本数据各个时间各个猕猴桃贴上成熟度标签，成熟度分为三个阶段——未熟、微熟和成熟。

本发明排除人主观性干扰，降低人力成本，适合大批量识别操作，识别正确率远高于人工经验识别，避免了识别过程中对猕猴桃造成损伤，识别成本低。

申请人：广东工业大学
地址：510520 广东省广州市东风东路729号
国籍：CN
代理机构：南京普睿益思知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：陈荣立
更多信息请下载全文后查看。