- 為了滿足消費群體對于高品質水果的需求和產業精細化發展，提出了一種通過視覺對香蕉無損檢測并分級的方法，并且在Jetson Nano平臺設計視覺系統，基于YOLOv5搭建的模型實現視覺識別。最終Matlab仿真結果和視覺實驗結果表明該方法可以實現對香蕉表面的缺陷進行識別，果實平均識別準確率達到91.3%。
- 關鍵字：
202307 香蕉檢測 Jetson Nano YOLOv5 視覺識別 無損檢測
香蕉檢測介紹
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