内容概要：本文介绍了一套基于Matlab的水果识别分类系统，该系统利用图形用户界面（GUI）进行人机交互，并结合图像处理技术和卷积神经网络（CNN），实现了对多种水果的高效识别和分类。系统主要由图像加载、预处理、形态学处理、CNN分类以及结果展示五大模块组成。通过优化各模块的算法参数，如双边滤波器、形态学结构元素大小、CNN网络层数等，确保了系统的高精度和实时性。此外，系统还加入了颜色阈值、多尺度腐蚀等特色功能，进一步提高了识别准确性。 适合人群：从事农业自动化、机器视觉研究的技术人员，以及对图像处理和深度学习感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于水果批发市场的智能分拣，提高分拣效率和准确性，减少人工成本。具体目标包括：① 实现水果种类的自动识别；② 对水果质量进行分级评定；③ 提供直观的操作界面和可靠的识别结果。 其他说明：文中详细介绍了各个模块的关键代码和技术细节，展示了如何通过实验调优参数，解决了实际应用中的多个挑战。系统已在实际环境中得到验证，表现出良好的稳定性和实用性。

基于PLC控制的智能分拣系统设计.zip

艾瑞咨询出品的《中国智能分拣行业研究报告（2020年）》，说明智能分拣系统在中国快递领域的应用介绍及发展驱动因素，并中国交叉带分拣系统市场规模及竞争格局梳理。

分拣系统

基于STM32的智能分拣小车的设计.pdf

基于神经网络算法的皮革裁断智能分拣方法研究.pdf

行业分类-作业装置-一种利用人工智能分拣不同质量物体的装置.zip

摘 要：为实现对快递包裹进行智能分拣和精准定位，设计了一款基于 STM32F4+STM32F7 的智能分拣机器人。 采用 OpenMV3 摄像头进行物体信息搜索，使用 STM32F7 单片机进行图像数据信息处理以及信息发送，采用 STM32F4 作为机器人主控芯片，用来进行小车电机控制、自动避障、自动规划路线、串口数据接收和舵机控制， 双 CPU 之间采用串口通信，使用四舵机机械臂进行物体的抓取以及搬运。经过多次实测，该系统可以精准识别目 标物体，然后搬运到指定位置，并且速度快、精度高，可进行大量包裹智能分拣工作。