【摘 要】
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葡萄的营养价值丰富,被誉为世界四大水果之首。葡萄为穗状水果,其紧实度、成熟度,以及破损对葡萄的生长、分级及销售有着极大的影响。目前国内对葡萄的分级手段主要依靠果农的人工分级,人工成本高,分级时间长且分级标准不统一,分级效果良莠不齐。因此葡萄产业急需一种实时智能检测分级的技术方法。成熟度体现了葡萄的口感与甜度,破损程度表征葡萄串果粒的完整度,而紧实度反映了葡萄串的外观疏密。本文以红提串为研究对象,结
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葡萄的营养价值丰富,被誉为世界四大水果之首。葡萄为穗状水果,其紧实度、成熟度,以及破损对葡萄的生长、分级及销售有着极大的影响。目前国内对葡萄的分级手段主要依靠果农的人工分级,人工成本高,分级时间长且分级标准不统一,分级效果良莠不齐。因此葡萄产业急需一种实时智能检测分级的技术方法。成熟度体现了葡萄的口感与甜度,破损程度表征葡萄串果粒的完整度,而紧实度反映了葡萄串的外观疏密。本文以红提串为研究对象,结合机器学习及深度学习两种研究手段,分别建立了红提串的紧实度、成熟度以及破损检测分级模型,并结合实际需求对红提串进行综合分级,将分级模型导入安卓手机,方便果农及消费者对红提进行较为精确客观的分级识别。具体研究内容如下:（1）搭建并改进了红提图像采集试验平台。调整与测试了红提采集设备的灯源,原始的红提图像采集装置灯光光源位置位于拍摄窗口两侧,在后期对红提的处理过程中需要在红提果粒表面形成唯一的光点,因此调整了灯源型号以及光源与摄像头的相对位置,保证了后期图像的拍摄效果。（2）建立了基于机器学习的红提串紧实度分级模型。利用一体化图像采集设备对红提串多方位拍摄,提取红提果梗的面积参数、红提果粒与红提质心的距离之和等特征参数,通过线性判别分析、集成学习算法和支持向量机三种方法建立了红提串紧实度的不同判别模型,其中基于支持向量机的模型最优,判别正确率达到了94.6%。（3）建立了基于深度学习的红提果串紧实度、成熟度以及破损的不同分级模型。通过对比针对三种品质所建立的Mobile Net V3＿large以及YOLO V5m模型测试效果,发现在模型的运算速度上YOLO V5m模型略逊于Mobile Net V3＿large模型,但其运行的速度完全能满足手机端实时检测的需要,而在模型的识别精确度和召回率上YOLO V5m模型的测试效果都远好于Mobile Net V3＿large模型。（4）建立了基于深度学习的红提果串综合分级模型。综合紧实度、成熟度、破损三种指标建立多品质同时检测分级模型。为配合果园的实际生产销售,将生长期红提分为可售（Sale）、待售（To grow）以及剔除（Weed out）三类,选择紧实度、成熟度、以及破损得到的最佳预测模型YOLO V5模型,建立综合分级模型,该模型在灵活性与速度上远强于其他模型,且在模型的快速部署上优势明显。（5）实现了红提果串综合分级模型的安卓手机的导入以及识别。将综合分级模型移植到安卓手机上,利用便携式的手机实现了对红提的实时检测与分级,最终效果为手机对红提拍摄时在视频中会出现检测的定位框,并会将识别分级的结果实时显示在定位框左下角,结果直接明了。利于果农和消费者在红提采收期按照客观统一的分类标准进行采收工作,同时也简化了消费者对红提的挑选模式。
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