- 为了满足消费群体对于高品质水果的需求和产业精细化发展，提出了一种通过视觉对香蕉无损检测并分级的方法，并且在Jetson Nano平台设计视觉系统，基于YOLOv5搭建的模型实现视觉识别。最终Matlab仿真结果和视觉实验结果表明该方法可以实现对香蕉表面的缺陷进行识别，果实平均识别准确率达到91.3%。
- 关键字：202307香蕉检测Jetson NanoYOLOv5视觉识别无损检测
香蕉检测介绍
您好，目前还没有人创建词条香蕉检测!
欢迎您创建该词条，阐述对香蕉检测的理解，并与今后在此搜索香蕉检测的朋友们分享。
创建词条
关于我们-
广告服务-
企业会员服务-
网站地图-
联系我们-
征稿-
友情链接-
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
