芒果属于后熟水果,芒果成熟度分级可为芒果后熟、加工、包装、运输等工作提供便利条件.针对芒果形状不规则,难以对整个外观进行检测的问题,该文提出了一种基于迁移学习的芒果双面成熟度在线检测分级系统.通过上、下层输送带将芒果运输到图像采集区域,分别获取正、反面图像;2层输送带之间利用柔性翻面机构实现芒果无损翻面,通过压缩试验及ANSYS软件建模分析芒果承受挤压力范围.合并正、反2张图像并进行预处理,将数据以8:1.5:1.5的比例拆分为训练集、验证集、测试集,并用迁移学习方法在卷积神经网络模型进行芒果成熟度分级.使用卷积神经网络模型对芒果成熟度分级平均准确率达到96.72％,系统测定单个样品的平均耗时为0.16 s,研究结果为芒果成熟度在线分级提供参考.
机器视觉 分级 模型 芒果 双面检测 翻面机构 卷积神经网络 成熟度