科创中国
基于机器学习的苹果无损检测系统
发布时间: 2022-07-28
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
发明专利
行业领域：
农、林、牧、渔业,农业
成果介绍
我国目前正处在从传统农业向现代农业转变的关键时期，果品的检测是非常重要的一部分。而我国目前的水果出口量只占有世界的2%，大部分的
水果都是在本国进行销售的，这也使得果品的品质有所下降，因而让市场竞争力难以获得全面保障。传统的苹果分级方法主要采用人工筛选，根据
苹果的大小和外观而进行筛选。不仅效率低，而且成本高，受主观感受的影响比较大，传统的对苹果品质的评估方法很难适应现在苹果生产和销售
的需要。因此，研究基于机器学习的苹果无损检测系统尤为重要。
成果亮点
基于机器学习的苹果无损检测系统能够有效改善传统苹果分类的效率低、识别精度低以及分类成本高、人力浪费严重等问题。本项目拟在根据对
现有果品分级技术和装置的研究基础上，将无损检测技术与机器学习技术结合，对苹果外形和内部品质进行研究。通过将收集来的数据与机器学习
后的数据相比较最终筛选出最优苹果，实现整体智能化，系统探讨机器学习与无损检测结合对苹果分类的影响，并设计出智能化的苹果无损检测系
统。本项目提出的方案基于机器学习的苹果无损检测系统研究，具有以下特色和创新：本项目基于机器学习和无损检测的优势，创新使用了卷积神
经网络的机器学习算法与超声无损检测相结合，实现对苹果品质的精准识别、全智能化操作以及对果品精确的果品品质的检测。
团队介绍
西安工程大学，注册资本为***万，法定代表人为王海燕，经营状态为正常，注册地址为西安市金花南路19号
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-10-29
李卫斌
西安电子科技大学
教授
综合评价
该技术创新性很强，且技术成熟，投资回报比较可靠。总体而言，该项技术思路方向很好，未来市场空间较大，有利于当前政策要求，转化成熟度高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。
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