为了实现鸡蛋新鲜度的无损检测和分级, 建立了利用计算机视觉检测鸡蛋内容物透射图像信息的装置, 通过图像处理, 获取了蛋壳表面颜色信息和表示鸡蛋新鲜的参数哈夫单位值(HU), 得到了利用计算机视觉预测鸡蛋新鲜度的有关的H, I, S, a, b, a*, b*, a-a*, b-b*共9个参数, 然后通过分析哈夫单位HU与9个参数之间的相关性, 并建立多元线性回归方程, 确立了与鸡蛋新鲜度密切相关的三个参数H, I, b。并以H, I, b作为输入变量, 创建了基于Matlab的结构为3-15-4的3层BP神经网络模型, 对鸡蛋的新鲜度进行分级, 模型具有较好的泛化功能和鲁棒性, 对各个等级鸡蛋的新鲜度分级准确率达90%, 对整体鸡蛋新鲜度分级的准确率达到93.3%。

基于计算机视觉的冷却牛肉新鲜度评价方法.pdf

SimpleFruitClassifier 基于CNN的分类器，可区分腐烂和新鲜，苹果，香蕉和橘子。 检测腐烂的水果在农业中变得很重要。 通常，新鲜和烂水果的分类是由人类进行的，对水果种植者是无效的。 多次执行相同的任务后，人类会感到疲倦，而机器却不会。 因此，该项目提出了一种方法，可通过识别农业行业水果中的缺陷来减少人力，降低生产成本和时间。 如果我们没有发现这些缺陷，那么那些有缺陷的果实可能会污染优质果实。 因此，我们提出了一种避免腐烂扩散的模型。 所提出的模型根据输入的水果图像对新鲜水果和腐烂水果进行分类。 在这项工作中，我们使用了三种类型的水果，例如苹果，香蕉和橙子。 卷积神经网络（CNN）用于从输入的水果图像中提取特征，而Softmax用于将图像分类为新鲜和腐烂的水果。 该数据是从各种来源提取的，产生的准确率为93.78％。 结果表明，提出的CNN模型可以有效地对新鲜水果和烂

95c.zip 新鲜出炉，2.5版本，还是中文的，这对于系统来说，就成为一种优势了，这种win系统。我们都是使用多年的。

A a(an) art. 一，一个，每个；(同类事物中 的)任何一个 abandon n. 放任 v. 放弃；抛弃；离弃 abbreviate vt.缩写，略写 abbreviation n.缩写词，缩写形式；缩写，略写 abdomen n. 腹（部）(包括胃、肠及消化器官) abide v. 遵守，服从；承受；忍受 ability n. 能力，本领；才能，技能 able adj. 能(够)，会；能干的；聪明的 abnormal adj.不正常的，反常的 aboard adv.在船（飞机、车上）；上船（飞机、车） prep.在船（飞机、火车）上，上船（飞机、火车等） abolish v.废除；消除 abolition n.废除；废除奴隶制度 abound vi.大量存在；丰富，富于；充足，充满 about prep. 关于，对于，涉及；在…周围(附近) above prep.在…之上(上面)；(数目、价格等)大于；高于 abreast adv. 并肩，并排 abridge vt. 缩短；减少…篇幅；节略 abroad adv.出国，在国外 abrupt adj.突然的；出其不意的；陡峭的；（举 止、言谈等）唐突的；鲁莽的 absence n. 缺席，不在；缺席的时间，外出期；缺乏，不存在

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