基于改进随机森林的苹果分类系统设计
TP242; 苹果分拣耗时耗力且分拣准确率低,设计苹果分类系统来提升苹果分拣效率和质量迫在眉睫.利用机器学习算法设计并实现基于改进随机森林的苹果自动分拣系统,在原有的随机森林的方法基础上进行多层卷积快速提取特征,再用随机森林对其特征进行整体分类.利用图像分割和特征选择方法对苹果图像预处理,并采用改进随机森林算法对苹果进行分类.该系统能够依据苹果的品种、颜色、尺寸、重量进行分类,同时还可以检测出苹果存在的结痂、污渍和腐烂等问题,每秒可以检测15 个苹果;该系统还能有效提高苹果质量检测效率,减少苹果分拣的劳动力投入与人工分拣误判率,对农产品自动化检测技术发展提供理论参考....
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| Veröffentlicht in: | 陇东学院学报 2023, Vol.34 (2), p.50-56 |
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| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | TP242; 苹果分拣耗时耗力且分拣准确率低,设计苹果分类系统来提升苹果分拣效率和质量迫在眉睫.利用机器学习算法设计并实现基于改进随机森林的苹果自动分拣系统,在原有的随机森林的方法基础上进行多层卷积快速提取特征,再用随机森林对其特征进行整体分类.利用图像分割和特征选择方法对苹果图像预处理,并采用改进随机森林算法对苹果进行分类.该系统能够依据苹果的品种、颜色、尺寸、重量进行分类,同时还可以检测出苹果存在的结痂、污渍和腐烂等问题,每秒可以检测15 个苹果;该系统还能有效提高苹果质量检测效率,减少苹果分拣的劳动力投入与人工分拣误判率,对农产品自动化检测技术发展提供理论参考. |
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| ISSN: | 1674-1730 |
| DOI: | 10.3969/j.issn.1674-1730.2023.02.010 |