基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法：原理、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義在全球農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展的進(jìn)程中，果蔬作為重要的農(nóng)產(chǎn)品，其產(chǎn)后處理環(huán)節(jié)的高效性與科學(xué)性對整個產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場競爭力有著深遠(yuǎn)影響。果蔬分級作為產(chǎn)后處理的關(guān)鍵步驟，旨在依據(jù)果蔬的大小、形狀、顏色、表面缺陷以及內(nèi)部品質(zhì)等多維度特征，將其劃分成不同等級，從而滿足市場多樣化的需求。傳統(tǒng)的人工果蔬分級方式，主要依賴人工憑借經(jīng)驗和簡單工具進(jìn)行操作。在分級過程中，分級人員需要長時間集中精力觀察果蔬的各項特征，然而，人的主觀判斷易受情緒、疲勞、經(jīng)驗差異等因素干擾，導(dǎo)致分級結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性難以保證。例如，對于顏色相近但實際品質(zhì)有細(xì)微差異的果蔬，不同分級人員可能會給出不同的判斷。同時，人工分級速度緩慢，面對大規(guī)模的果蔬收獲季節(jié)，難以滿足快速處理的需求，這不僅增加了時間成本，還可能導(dǎo)致果蔬因處理不及時而出現(xiàn)品質(zhì)下降的情況。此外，人工分級還需要大量的人力資源，進(jìn)一步提高了生產(chǎn)成本。隨著計算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)以及人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)應(yīng)運而生，為解決傳統(tǒng)人工分級的弊端提供了有效的途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型，具有強大的特征學(xué)習(xí)和模式識別能力。它能夠自動從大量的果蔬圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到各種復(fù)雜的特征，包括肉眼難以察覺的細(xì)微特征，從而實現(xiàn)對果蔬等級的準(zhǔn)確判斷。在處理水果大小分級時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對大量水果圖像的學(xué)習(xí)，精確識別水果的輪廓和尺寸，相比人工測量，其精度更高且效率更快。對于水果形狀分級，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到水果形狀的細(xì)微差異，避免了傳統(tǒng)方法在描述形狀不規(guī)則水果時精度較低的問題。在顏色分級方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確識別水果顏色的細(xì)微變化，從而判斷其成熟度等品質(zhì)指標(biāo)。在表面缺陷檢測上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速檢測出水果表面的病蟲害痕跡、碰傷等缺陷，大大提高了檢測的準(zhǔn)確性和效率?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)的應(yīng)用，對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)具有多方面的重要意義。在經(jīng)濟(jì)效益層面，它能夠顯著提高分級效率，降低人工成本，使果蔬能夠更快速地進(jìn)入市場，減少損耗，增加農(nóng)民和企業(yè)的收入。在市場競爭力方面，準(zhǔn)確的分級能夠提高果蔬的商品價值，滿足不同客戶對果蔬品質(zhì)的需求，從而提升我國果蔬在國際市場上的競爭力。從行業(yè)發(fā)展角度來看，該系統(tǒng)的應(yīng)用推動了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的智能化、現(xiàn)代化發(fā)展，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法研究方面起步較早，取得了一系列具有影響力的成果。早在20世紀(jì)90年代，部分發(fā)達(dá)國家就開始將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入果蔬分級領(lǐng)域。美國的研究團(tuán)隊率先利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蘋果的大小和顏色進(jìn)行分級嘗試，通過采集蘋果的圖像數(shù)據(jù)，提取其尺寸和顏色特征，輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練和分類。實驗結(jié)果顯示，在理想條件下，對蘋果大小分級的準(zhǔn)確率達(dá)到了80%，顏色分級準(zhǔn)確率也達(dá)到了75%左右，這一成果為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在果蔬分級中的應(yīng)用逐漸成為主流。日本的科研人員運用CNN對草莓進(jìn)行分級，他們構(gòu)建了專門的草莓圖像數(shù)據(jù)集，涵蓋了不同品種、不同生長階段的草莓圖像，通過對CNN模型的精細(xì)訓(xùn)練，實現(xiàn)了對草莓的大小、形狀、顏色以及表面缺陷的綜合分級。實驗表明，該方法對草莓分級的準(zhǔn)確率高達(dá)90%以上，能夠有效滿足草莓產(chǎn)業(yè)的分級需求。在歐洲，德國的研究人員將注意力機(jī)制引入CNN模型，用于葡萄的分級。通過關(guān)注葡萄圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，模型能夠更準(zhǔn)確地識別葡萄的品質(zhì)特征，大大提高了分級的準(zhǔn)確性，尤其在對葡萄內(nèi)部品質(zhì)（如糖分含量、酸度等）的預(yù)測方面取得了較好的效果。國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究雖然起步相對較晚，但發(fā)展迅速，近年來取得了豐碩的成果。早期，國內(nèi)主要集中在對國外先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)和消化吸收，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新。浙江大學(xué)的研究團(tuán)隊針對柑橘分級問題，利用改進(jìn)的AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對大量柑橘圖像的學(xué)習(xí)，不僅能夠準(zhǔn)確識別柑橘的大小和表面缺陷，還能對柑橘的內(nèi)部品質(zhì)（如可溶性固形物含量）進(jìn)行預(yù)測。實驗結(jié)果表明，該模型對柑橘大小分級的準(zhǔn)確率達(dá)到了92%，表面缺陷檢測準(zhǔn)確率達(dá)到了88%，內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測的誤差控制在了合理范圍內(nèi)。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的科研人員則將深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺相結(jié)合，開發(fā)了一套針對多種果蔬的通用分級系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，在少量樣本的情況下，也能快速適應(yīng)不同果蔬的分級任務(wù)，具有較強的泛化能力。實驗驗證顯示，該系統(tǒng)對常見果蔬（如蘋果、梨、桃子等）的綜合分級準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上，為國內(nèi)果蔬分級產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有力的技術(shù)支持。盡管國內(nèi)外在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法研究方面取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些不足之處。在數(shù)據(jù)集方面，現(xiàn)有的果蔬圖像數(shù)據(jù)集往往存在樣本數(shù)量不足、多樣性不夠的問題，導(dǎo)致模型的泛化能力受限。對于一些特殊品種或生長環(huán)境下的果蔬，模型的分級準(zhǔn)確率會明顯下降。在模型性能方面，雖然當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在分級準(zhǔn)確率上有了較大提升，但計算復(fù)雜度較高，對硬件設(shè)備的要求也較高，這限制了其在實際生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用。此外，在果蔬內(nèi)部品質(zhì)檢測方面，雖然已經(jīng)取得了一些成果，但檢測方法仍不夠成熟，檢測精度和可靠性有待進(jìn)一步提高。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深入研究與優(yōu)化，開發(fā)出一套高性能、高可靠性的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)，以滿足現(xiàn)代果蔬產(chǎn)業(yè)高效、精準(zhǔn)分級的需求。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化與改進(jìn)：深入研究當(dāng)前主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）及其各種變體，分析其在果蔬分級任務(wù)中的優(yōu)勢與不足。針對現(xiàn)有算法存在的問題，如計算復(fù)雜度高、泛化能力弱等，提出針對性的改進(jìn)策略。研究如何在不顯著降低準(zhǔn)確率的前提下，通過模型壓縮、剪枝、量化等技術(shù)，減少模型的參數(shù)量和計算量，提高模型的運行效率，使其能夠在資源有限的硬件設(shè)備上快速運行。同時，探索新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如注意力機(jī)制、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，將其與傳統(tǒng)CNN相結(jié)合，增強模型對果蔬復(fù)雜特征的學(xué)習(xí)能力，提升分級準(zhǔn)確率。構(gòu)建高質(zhì)量的果蔬圖像數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，為了提高模型的泛化能力和分級準(zhǔn)確率，需要構(gòu)建一個大規(guī)模、多樣化的果蔬圖像數(shù)據(jù)集。通過多種渠道收集不同品種、不同生長環(huán)境、不同成熟度以及帶有各種缺陷的果蔬圖像。對采集到的圖像進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理，包括圖像增強、歸一化、標(biāo)注等操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。采用數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等，增加數(shù)據(jù)的多樣性，進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)集，從而提高模型對各種復(fù)雜情況的適應(yīng)能力。多特征融合的果蔬分級模型：果蔬的品質(zhì)特征是多維度的，包括大小、形狀、顏色、表面缺陷以及內(nèi)部品質(zhì)等。單一特征往往無法全面準(zhǔn)確地描述果蔬的品質(zhì)，因此本研究將致力于開發(fā)一種多特征融合的果蔬分級模型。綜合利用圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提取果蔬的多種特征，并通過有效的融合策略，將這些特征進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練和分類。在特征提取階段，利用邊緣檢測算法提取果蔬的輪廓特征，用于大小和形狀分級；利用顏色空間轉(zhuǎn)換和直方圖統(tǒng)計等方法提取顏色特征；通過圖像分割技術(shù)識別表面缺陷；對于內(nèi)部品質(zhì)，結(jié)合光譜分析、近紅外成像等技術(shù)獲取相關(guān)特征。在融合策略方面，研究早期融合、晚期融合和中間融合等不同方法，選擇最適合果蔬分級任務(wù)的融合方式，以提高模型的性能。系統(tǒng)的集成與優(yōu)化：將優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、構(gòu)建的數(shù)據(jù)集以及多特征融合的分級模型進(jìn)行集成，開發(fā)出完整的果蔬自動分級系統(tǒng)。對系統(tǒng)的硬件架構(gòu)和軟件流程進(jìn)行優(yōu)化，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。在硬件方面，根據(jù)模型的計算需求，選擇合適的處理器、顯卡等硬件設(shè)備，搭建高效的計算平臺；在軟件方面，優(yōu)化系統(tǒng)的圖像采集、數(shù)據(jù)傳輸、模型推理等流程，提高系統(tǒng)的運行效率。進(jìn)行大量的實驗和測試，對系統(tǒng)的性能進(jìn)行評估和分析，針對出現(xiàn)的問題及時進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，使系統(tǒng)能夠滿足實際生產(chǎn)中的應(yīng)用需求。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究采用多種研究方法相結(jié)合的方式，確保研究的科學(xué)性、全面性和有效性。文獻(xiàn)研究法：廣泛收集國內(nèi)外關(guān)于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)論文、研究報告、專利等。對這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)的梳理和分析，深入了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為研究提供堅實的理論基礎(chǔ)。通過文獻(xiàn)研究，總結(jié)現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在果蔬分級應(yīng)用中的優(yōu)勢和不足，明確本研究的創(chuàng)新點和突破方向。實驗研究法：搭建實驗平臺，進(jìn)行大量的實驗驗證。在實驗過程中，收集不同品種、不同生長環(huán)境、不同成熟度以及帶有各種缺陷的果蔬樣本，利用圖像采集設(shè)備獲取果蔬圖像。對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注，構(gòu)建實驗數(shù)據(jù)集。基于該數(shù)據(jù)集，對不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練和測試，對比分析不同算法的性能表現(xiàn)，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。通過實驗，優(yōu)化算法參數(shù)，改進(jìn)算法結(jié)構(gòu)，提高模型的分級性能。同時，對多特征融合的果蔬分級模型進(jìn)行實驗驗證，探索最佳的特征融合策略，以提升模型的綜合性能。技術(shù)路線：研究從算法原理分析入手，深入剖析當(dāng)前主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)構(gòu)和工作機(jī)制，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的AlexNet、VGG、ResNet等經(jīng)典模型。結(jié)合果蔬分級的任務(wù)特點，分析這些模型在處理果蔬圖像時存在的問題，如計算復(fù)雜度高導(dǎo)致實時性差、對小目標(biāo)特征提取能力不足影響表面缺陷檢測精度等。針對這些問題，提出針對性的改進(jìn)策略，如采用模型壓縮技術(shù)減少模型參數(shù)量，利用注意力機(jī)制增強對關(guān)鍵特征的提取能力。在數(shù)據(jù)集構(gòu)建方面，通過多種渠道廣泛收集果蔬圖像數(shù)據(jù)，包括實地拍攝、網(wǎng)絡(luò)下載等。對收集到的圖像進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理，如去噪、增強、歸一化等操作，以提高圖像質(zhì)量。采用人工標(biāo)注和半自動標(biāo)注相結(jié)合的方式，對圖像中的果蔬大小、形狀、顏色、表面缺陷等特征進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)注，構(gòu)建高質(zhì)量的果蔬圖像數(shù)據(jù)集。為了增強數(shù)據(jù)集的多樣性，采用數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等，生成更多的訓(xùn)練樣本。在模型訓(xùn)練階段，選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow或PyTorch，搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，利用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過驗證集調(diào)整模型參數(shù)，防止過擬合。在訓(xùn)練過程中，采用合適的優(yōu)化算法，如Adam、SGD等，提高模型的收斂速度和訓(xùn)練效果。訓(xùn)練完成后，利用測試集對模型的性能進(jìn)行評估，計算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，分析模型的優(yōu)勢和不足之處。最后，將優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與硬件設(shè)備相結(jié)合，開發(fā)出完整的果蔬自動分級系統(tǒng)。對系統(tǒng)進(jìn)行集成測試和優(yōu)化，確保系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性。通過實際應(yīng)用場景的測試，不斷改進(jìn)系統(tǒng)，使其能夠滿足果蔬產(chǎn)業(yè)的實際分級需求。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1果蔬分級概述果蔬分級是根據(jù)果蔬的大小、形狀、顏色、品質(zhì)等多方面指標(biāo)，依據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)將其劃分成不同等級的過程。這一過程在果蔬產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)著舉足輕重的地位，對提升果蔬的商品價值、滿足市場多樣化需求以及促進(jìn)果蔬產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在大小分級方面，通常采用尺寸測量工具或基于機(jī)器視覺的圖像分析技術(shù)來確定果蔬的直徑、長度、周長等尺寸參數(shù)。以蘋果為例，一般會根據(jù)其直徑大小分為不同等級，直徑大于80毫米的可能被劃分為一級果，直徑在70-80毫米之間的為二級果，小于70毫米的則為三級果。這種分級方式有助于滿足不同消費者對蘋果大小的需求，同時也方便了包裝和銷售。在形狀分級上，主要關(guān)注果蔬的形狀規(guī)則性和對稱性。對于形狀較為規(guī)則的果蔬，如圓形的番茄、橢圓形的芒果等，形狀分級相對容易，通過圖像識別技術(shù)提取其輪廓特征，與標(biāo)準(zhǔn)形狀進(jìn)行對比，從而判斷其形狀等級。而對于形狀不規(guī)則的果蔬，如紅薯、胡蘿卜等，分級難度較大，需要綜合考慮其彎曲度、粗細(xì)均勻度等因素。例如，對于紅薯，形狀直且粗細(xì)均勻的可能被評為較高等級，而彎曲或粗細(xì)差異較大的則等級較低。顏色是果蔬分級的重要指標(biāo)之一，它不僅反映了果蔬的成熟度，還與消費者的購買意愿密切相關(guān)。不同果蔬的顏色分級標(biāo)準(zhǔn)各異。以香蕉為例，成熟的香蕉表皮顏色金黃，當(dāng)香蕉表皮出現(xiàn)少量黑斑時，其等級可能會有所下降；而對于橙子，顏色鮮艷、均勻的橙子往往被認(rèn)為品質(zhì)更好，等級更高。在實際分級過程中，利用顏色傳感器或圖像處理技術(shù)，將果蔬的顏色信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，與標(biāo)準(zhǔn)顏色樣本進(jìn)行比對，從而確定其顏色等級。品質(zhì)是一個綜合性的概念，涵蓋了果蔬的口感、營養(yǎng)成分、病蟲害情況等多個方面?？诟蟹矫?，主要包括甜度、酸度、脆度等指標(biāo)。通過近紅外光譜分析等技術(shù)，可以無損檢測果蔬的內(nèi)部糖分、酸度等含量，從而判斷其口感品質(zhì)。在營養(yǎng)成分上，果蔬中的維生素、礦物質(zhì)等營養(yǎng)成分的含量也是品質(zhì)分級的重要依據(jù)。例如，富含維生素C的草莓，其營養(yǎng)成分含量高的可能被評為更高等級。病蟲害情況對果蔬品質(zhì)影響極大，有明顯病蟲害痕跡的果蔬，其等級會大幅降低。在實際檢測中，利用高分辨率圖像采集設(shè)備和圖像識別算法，能夠準(zhǔn)確檢測出果蔬表面的病蟲害斑點、蟲洞等缺陷，從而實現(xiàn)對果蔬品質(zhì)的全面評估。果蔬分級在果蔬產(chǎn)業(yè)鏈中具有不可替代的重要性。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，分級能夠幫助農(nóng)民篩選出優(yōu)質(zhì)的果蔬，提高農(nóng)產(chǎn)品的整體質(zhì)量，增加銷售收入。對于種植蘋果的農(nóng)戶來說，通過分級將優(yōu)質(zhì)蘋果挑選出來，能夠以更高的價格出售，從而提高經(jīng)濟(jì)效益。在流通環(huán)節(jié)，分級后的果蔬便于包裝、運輸和儲存。不同等級的果蔬可以采用不同規(guī)格的包裝，減少運輸過程中的損傷，提高物流效率。在銷售環(huán)節(jié)，分級滿足了消費者多樣化的需求，消費者可以根據(jù)自己的需求和預(yù)算選擇不同等級的果蔬。同時，分級也有助于建立品牌形象，提高產(chǎn)品的市場競爭力。對于果蔬加工企業(yè)來說，分級后的果蔬能夠滿足不同加工工藝的要求，提高加工產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型。它由大量的人工神經(jīng)元相互連接組成，通過對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠自動提取數(shù)據(jù)的特征，并實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測、回歸等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元，也稱為節(jié)點或感知器。神經(jīng)元是一種簡單的計算單元，它接收來自其他神經(jīng)元或外部輸入的信號，對這些信號進(jìn)行加權(quán)求和，并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，最終輸出一個信號。在一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)有三個輸入信號x1、x2、x3，它們分別與神經(jīng)元的權(quán)重w1、w2、w3相乘，然后將乘積相加，再加上偏置b，得到的結(jié)果z=w1x1+w2x2+w3x3+b。這個結(jié)果z會被輸入到激活函數(shù)中，經(jīng)過激活函數(shù)的處理后，得到神經(jīng)元的輸出y。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由多個層組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，它可以包含多個神經(jīng)元，通過對輸入數(shù)據(jù)的多次變換和特征提取，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。輸出層根據(jù)隱藏層的輸出結(jié)果，生成最終的預(yù)測或分類結(jié)果。在一個典型的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層接收圖像數(shù)據(jù)，將其傳遞給隱藏層。隱藏層中的神經(jīng)元通過對圖像數(shù)據(jù)的處理，提取出圖像的特征，如邊緣、紋理等。輸出層根據(jù)隱藏層提取的特征，判斷圖像中的果蔬屬于哪個等級。權(quán)重是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中連接神經(jīng)元的參數(shù)，它決定了神經(jīng)元之間信號傳遞的強度。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和目標(biāo)輸出，不斷調(diào)整權(quán)重的值，使得網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與目標(biāo)輸出盡可能接近。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大量蘋果圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)時，會調(diào)整權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確識別蘋果的大小、顏色等特征，從而實現(xiàn)對蘋果的分級。激活函數(shù)則是賦予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性能力的關(guān)鍵。如果沒有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將只是一個線性模型，其表達(dá)能力非常有限。常見的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、Tanh函數(shù)等。Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到0到1之間，它在早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛，但存在梯度消失等問題。ReLU函數(shù)則更加簡單高效，當(dāng)輸入值大于0時，輸出等于輸入值；當(dāng)輸入值小于等于0時，輸出為0，有效地解決了梯度消失問題，在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到了廣泛應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理可以分為訓(xùn)練和預(yù)測兩個階段。在訓(xùn)練階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的誤差。這一過程通常采用反向傳播算法來實現(xiàn)，反向傳播算法通過計算誤差對權(quán)重和偏置的梯度，利用梯度下降法等優(yōu)化算法來更新權(quán)重和偏置，使得誤差逐漸減小。以果蔬分級為例，在訓(xùn)練過程中，將大量帶有等級標(biāo)簽的果蔬圖像輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前的權(quán)重和偏置對圖像進(jìn)行處理，得到預(yù)測的等級。然后，通過計算預(yù)測等級與真實等級之間的誤差，利用反向傳播算法計算誤差對權(quán)重和偏置的梯度，進(jìn)而更新權(quán)重和偏置。經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置逐漸調(diào)整到最優(yōu)狀態(tài)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地對果蔬進(jìn)行分級。在預(yù)測階段，將待分級的果蔬圖像輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征和權(quán)重，對圖像進(jìn)行處理，輸出預(yù)測的等級。將一張未知等級的蘋果圖像輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)之前學(xué)習(xí)到的蘋果特征和權(quán)重，判斷該蘋果的等級，并輸出相應(yīng)的結(jié)果。2.3常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)中，多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用，每種模型都具有獨特的結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢，能夠從不同角度滿足果蔬分級任務(wù)的需求。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一類專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型，在果蔬分級領(lǐng)域發(fā)揮著核心作用。其獨特的結(jié)構(gòu)和工作原理使其能夠有效地提取圖像特征，從而實現(xiàn)對果蔬的準(zhǔn)確分級。CNN的核心組件包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在圖像上滑動，對圖像進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征。在對蘋果圖像進(jìn)行處理時，卷積核可以捕捉到蘋果的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)特征。這種局部連接的方式大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低了計算復(fù)雜度，同時也提高了模型對圖像局部特征的敏感度。池化層則用于對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，通過最大池化或平均池化等操作，保留主要特征的同時降低特征圖的維度，減少計算量，進(jìn)一步提高模型的魯棒性。全連接層將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理后，連接到多個神經(jīng)元，根據(jù)提取的特征進(jìn)行最終的分類決策。CNN在果蔬分級任務(wù)中展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。它能夠自動學(xué)習(xí)果蔬圖像的特征，避免了傳統(tǒng)方法中人工提取特征的繁瑣過程和主觀性。通過大量的果蔬圖像訓(xùn)練，CNN可以學(xué)習(xí)到不同品種、不同生長階段果蔬的獨特特征，從而準(zhǔn)確判斷果蔬的等級。CNN對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有一定的不變性，能夠適應(yīng)不同拍攝角度和環(huán)境下獲取的果蔬圖像，提高了分級系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。在實際應(yīng)用中，針對不同的果蔬分級需求，研究人員對CNN進(jìn)行了不斷的改進(jìn)和優(yōu)化，提出了多種變體模型，如AlexNet、VGG、ResNet等。AlexNet是最早成功應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類任務(wù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，它的出現(xiàn)極大地推動了深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展，在果蔬分級領(lǐng)域也有著重要的應(yīng)用價值。AlexNet由8層組成，包括5個卷積層和3個全連接層，采用了ReLU激活函數(shù)、Dropout正則化等技術(shù)。在處理果蔬圖像時，AlexNet能夠快速提取圖像的關(guān)鍵特征，如水果的形狀、顏色等。在對橙子進(jìn)行分級時，AlexNet可以準(zhǔn)確識別橙子的顏色是否鮮艷、表皮是否光滑等特征，從而判斷橙子的等級。然而，AlexNet也存在一些局限性，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，梯度消失和梯度爆炸問題逐漸凸顯，導(dǎo)致訓(xùn)練難度增大，模型的準(zhǔn)確率提升受到限制。VGG（VisualGeometryGroup）網(wǎng)絡(luò)是牛津大學(xué)視覺幾何組提出的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它以其簡潔而規(guī)整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在圖像分類等任務(wù)中取得了優(yōu)異的成績，為果蔬分級提供了一種有效的模型選擇。VGG網(wǎng)絡(luò)主要有VGG16和VGG19兩種結(jié)構(gòu)，它們的區(qū)別在于網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的不同。VGG網(wǎng)絡(luò)通過不斷堆疊3x3的小卷積核，增加網(wǎng)絡(luò)的深度，從而提高模型的表達(dá)能力。在果蔬分級中，VGG網(wǎng)絡(luò)能夠更細(xì)致地提取果蔬圖像的特征，從簡單的邊緣、紋理到復(fù)雜的形狀和物體結(jié)構(gòu)，都能進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)。對于形狀不規(guī)則的果蔬，VGG網(wǎng)絡(luò)可以通過多層卷積層的特征提取，準(zhǔn)確識別其形狀特征，實現(xiàn)精準(zhǔn)分級。由于VGG網(wǎng)絡(luò)的深度較大，參數(shù)數(shù)量較多，這使得模型的計算量和存儲需求大幅增加，訓(xùn)練過程也更加耗時，在實際應(yīng)用中需要考慮硬件資源的限制。ResNet（ResidualNetwork）即殘差網(wǎng)絡(luò)，是為解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題而提出的一種創(chuàng)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在果蔬分級領(lǐng)域具有獨特的優(yōu)勢。ResNet引入了殘差塊的概念，通過跨層連接將輸入直接傳遞到后面的層，使得網(wǎng)絡(luò)可以更容易地學(xué)習(xí)到殘差映射，從而有效地解決了梯度消失問題，使得網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練到更深的層次。在果蔬分級任務(wù)中，ResNet的深層結(jié)構(gòu)能夠?qū)W習(xí)到更豐富、更抽象的果蔬特征，對于一些細(xì)微的品質(zhì)差異和復(fù)雜的缺陷特征，都能準(zhǔn)確地捕捉和識別。在檢測水果表面的微小病蟲害痕跡時，ResNet可以通過其深層的特征提取能力，準(zhǔn)確判斷病蟲害的類型和嚴(yán)重程度，從而實現(xiàn)對水果品質(zhì)的全面評估。ResNet的訓(xùn)練過程相對穩(wěn)定，收斂速度更快，能夠在較短的時間內(nèi)達(dá)到較好的訓(xùn)練效果，提高了模型的訓(xùn)練效率。MobileNet是一種專門為移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備設(shè)計的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在保持一定準(zhǔn)確率的前提下，大幅減少了模型的參數(shù)數(shù)量和計算量，使其在資源受限的硬件平臺上能夠高效運行，非常適合應(yīng)用于果蔬自動分級的實際場景。MobileNet采用了深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution）技術(shù)，將傳統(tǒng)的卷積操作分解為深度卷積（DepthwiseConvolution）和逐點卷積（PointwiseConvolution）。深度卷積負(fù)責(zé)對每個通道進(jìn)行單獨的卷積操作，逐點卷積則用于整合通道信息。這種結(jié)構(gòu)大大減少了參數(shù)數(shù)量和計算量，同時保持了模型的特征提取能力。在實際的果蔬分級應(yīng)用中，MobileNet可以在手機(jī)、平板電腦等移動設(shè)備上快速運行，實現(xiàn)對果蔬的實時分級。對于果農(nóng)在田間地頭進(jìn)行果蔬初步分級時，使用搭載MobileNet模型的移動設(shè)備，可以方便快捷地對果蔬進(jìn)行分級判斷，提高工作效率。由于MobileNet在減少計算量的同時，不可避免地會犧牲一些模型的表達(dá)能力，因此在對分級準(zhǔn)確率要求極高的場景下，可能無法完全滿足需求。三、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法設(shè)計3.1系統(tǒng)總體架構(gòu)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)旨在實現(xiàn)對果蔬的高效、精準(zhǔn)分級，其總體架構(gòu)是一個有機(jī)協(xié)同的復(fù)雜體系，主要由圖像采集、預(yù)處理、特征提取、分級決策等多個關(guān)鍵模塊組成，各模塊之間緊密配合，共同完成果蔬分級任務(wù)。圖像采集模塊是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源頭，其性能直接影響后續(xù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。該模塊通常采用高分辨率的攝像頭或圖像傳感器，以獲取清晰、準(zhǔn)確的果蔬圖像。為了適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和果蔬特性，圖像采集設(shè)備的選擇需綜合考慮多種因素。在光線較暗的環(huán)境中，需選用具有高感光度的攝像頭，以確保采集到的圖像亮度和清晰度滿足要求；對于表面反光較強的果蔬，如蘋果、梨等，需采用特殊的光學(xué)鏡頭或打光方式，以減少反光對圖像質(zhì)量的影響。在實際應(yīng)用中，可采用多攝像頭多角度采集的方式，獲取果蔬全方位的圖像信息，避免因視角局限而遺漏重要特征。將多個攝像頭分別設(shè)置在不同角度，對傳送帶上的蘋果進(jìn)行拍攝，從而全面獲取蘋果的外觀特征，為后續(xù)的分級提供更豐富的數(shù)據(jù)支持。預(yù)處理模塊是對采集到的原始圖像進(jìn)行初步加工，以提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和分析奠定基礎(chǔ)。該模塊主要包括灰度化、幾何變換、圖像增強等關(guān)鍵步驟?；叶然菍⒉噬珗D像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率。由于人眼對綠色的敏感度最高，對藍(lán)色敏感度最低，因此常采用加權(quán)平均法進(jìn)行灰度化，如公式L=R*299/1000+G*587/1000+B*114/1000，通過對RGB三分量進(jìn)行不同權(quán)值的加權(quán)平均，得到更合理的灰度圖像。幾何變換用于校正圖像采集過程中的系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差，包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等操作。在圖像采集過程中，由于設(shè)備擺放位置或果蔬輸送過程中的晃動，可能導(dǎo)致圖像出現(xiàn)偏移或旋轉(zhuǎn)，通過幾何變換可將圖像調(diào)整到標(biāo)準(zhǔn)位置和角度。圖像增強則是為了突出圖像中的有用信息，抑制噪聲和干擾，提高圖像的對比度和清晰度。采用直方圖均衡化方法，可使圖像的灰度分布更加均勻，增強圖像的細(xì)節(jié)信息；使用中值濾波算法，能夠有效去除圖像中的椒鹽噪聲，提高圖像質(zhì)量。特征提取模塊是系統(tǒng)的核心部分之一，其作用是從預(yù)處理后的圖像中提取能夠表征果蔬特征的信息。該模塊綜合運用多種技術(shù)和算法，提取果蔬的大小、形狀、顏色、表面缺陷等多維度特征。在大小特征提取方面，通過邊緣檢測算法獲取果蔬的輪廓，進(jìn)而計算其面積、周長、直徑等參數(shù)。采用Canny邊緣檢測算法，能夠準(zhǔn)確檢測出果蔬的邊緣，然后利用輪廓周長公式C=2πr（對于圓形果蔬）或其他形狀的周長計算公式，計算出果蔬的周長，從而確定其大小等級。在形狀特征提取上，利用Hu矩等不變矩特征來描述果蔬的形狀，這些特征對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放具有不變性，能夠準(zhǔn)確識別不同形狀的果蔬。Hu矩是一種基于圖像灰度分布的幾何特征，通過計算圖像的二階和三階中心矩，得到七個不變矩，這些不變矩能夠有效表征圖像的形狀特征。對于顏色特征提取，將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到其他更適合分析的顏色空間，如HSV、Lab等，然后統(tǒng)計顏色直方圖，以獲取顏色分布信息。在HSV顏色空間中，H表示色調(diào)，S表示飽和度，V表示明度，通過統(tǒng)計不同HSV值的像素數(shù)量，得到顏色直方圖，從而判斷果蔬的顏色特征，如成熟度、色澤均勻度等。對于表面缺陷特征提取，采用圖像分割算法，將缺陷區(qū)域從背景中分離出來，然后分析缺陷的大小、形狀、位置等特征。使用閾值分割算法，根據(jù)圖像的灰度值或顏色值，將缺陷區(qū)域與背景區(qū)分開來，然后計算缺陷的面積、周長等參數(shù)，評估缺陷的嚴(yán)重程度。分級決策模塊是系統(tǒng)的最終輸出環(huán)節(jié)，其功能是根據(jù)特征提取模塊得到的果蔬特征，結(jié)合訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對果蔬進(jìn)行等級劃分。該模塊采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）及其變體，這些模型具有強大的特征學(xué)習(xí)和分類能力。在訓(xùn)練過程中，將大量帶有等級標(biāo)簽的果蔬圖像輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，模型通過學(xué)習(xí)圖像特征與等級之間的映射關(guān)系，不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，以提高分級的準(zhǔn)確性。在預(yù)測階段，將待分級的果蔬圖像輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征和權(quán)重，輸出預(yù)測的等級。在實際應(yīng)用中，為了提高分級的準(zhǔn)確性和可靠性，可采用集成學(xué)習(xí)的方法，將多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，如采用投票法或加權(quán)平均法，綜合多個模型的決策結(jié)果，得出最終的分級結(jié)論。3.2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.2.1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其質(zhì)量和多樣性直接影響后續(xù)模型訓(xùn)練和分級的準(zhǔn)確性。為了構(gòu)建一個全面、有效的果蔬圖像數(shù)據(jù)集，本研究采用了多渠道、多場景的采集方式，涵蓋了不同品種、不同生長環(huán)境、不同成熟度以及帶有各種缺陷的果蔬。在品種選擇上，廣泛收集了常見的果蔬，如蘋果、橙子、香蕉、草莓、黃瓜、西紅柿等。對于蘋果，涵蓋了紅富士、蛇果、青蘋果等多個品種；橙子則包括臍橙、血橙、冰糖橙等。針對不同品種的果蔬，其分級標(biāo)準(zhǔn)和特征差異較大，豐富的品種選擇有助于提高模型的泛化能力，使其能夠適應(yīng)各種果蔬的分級任務(wù)。在生長環(huán)境方面，采集了來自不同地區(qū)、不同種植方式（露天種植、溫室種植）的果蔬圖像。不同地區(qū)的氣候、土壤條件會導(dǎo)致果蔬在外觀和品質(zhì)上存在差異，例如，在光照充足地區(qū)生長的水果顏色更為鮮艷，糖分含量更高；而溫室種植的果蔬在形狀和大小上可能更為均勻。通過采集不同生長環(huán)境下的果蔬圖像，能夠讓模型學(xué)習(xí)到這些環(huán)境因素對果蔬特征的影響，從而提高分級的準(zhǔn)確性。為了獲取不同成熟度的果蔬圖像，在果蔬生長的不同階段進(jìn)行了多次采集。以香蕉為例，從青澀的香蕉開始，每隔一段時間采集一次圖像，直到香蕉完全成熟出現(xiàn)黑斑。這樣可以讓模型學(xué)習(xí)到香蕉在不同成熟階段的顏色、形狀等特征變化，準(zhǔn)確判斷其成熟度等級。對于帶有缺陷的果蔬，重點采集了表面有病蟲害、碰傷、腐爛等缺陷的樣本。在病蟲害方面，收集了患有炭疽病、白粉病、蚜蟲侵害等不同病蟲害的果蔬圖像；碰傷則包括機(jī)械碰撞、擠壓等造成的損傷；腐爛部分涵蓋了不同程度的腐爛情況。通過對這些帶有缺陷的果蔬圖像的學(xué)習(xí)，模型能夠準(zhǔn)確識別各種缺陷，并根據(jù)缺陷的嚴(yán)重程度進(jìn)行分級。數(shù)據(jù)采集設(shè)備的選擇對于獲取高質(zhì)量的圖像至關(guān)重要。本研究采用了高分辨率的工業(yè)相機(jī)，其分辨率達(dá)到了2000萬像素以上，能夠清晰捕捉果蔬的細(xì)微特征，如水果表面的紋理、病蟲害的斑點等。相機(jī)配備了專業(yè)的光學(xué)鏡頭，具有大光圈和高景深的特點，能夠在不同的光照條件下獲取清晰的圖像，減少圖像模糊和失真的情況。為了確保圖像的穩(wěn)定性和一致性，將相機(jī)固定在穩(wěn)定的三腳架上，并采用了自動對焦和自動曝光功能，以適應(yīng)不同距離和光照條件下的果蔬拍攝。在采集過程中，還使用了環(huán)形光源和無影光源，為果蔬提供均勻、柔和的光照，避免出現(xiàn)陰影和反光對圖像質(zhì)量的影響。環(huán)形光源能夠從周圍均勻地照亮果蔬，減少陰影的產(chǎn)生；無影光源則進(jìn)一步消除了可能出現(xiàn)的反光，使果蔬的表面特征更加清晰可見。采集環(huán)境的控制也是數(shù)據(jù)采集過程中的重要環(huán)節(jié)。選擇了光線穩(wěn)定、背景簡潔的室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行圖像采集，以避免外界光線的干擾和背景復(fù)雜對圖像分析的影響。在采集平臺上，鋪設(shè)了黑色或白色的背景布，使果蔬與背景形成鮮明對比，便于圖像分割和特征提取。同時，對采集環(huán)境的溫度和濕度進(jìn)行了控制，保持在適宜的范圍內(nèi)，以確保果蔬的新鮮度和品質(zhì)不受影響，從而保證采集到的圖像能夠真實反映果蔬的實際特征。為了提高數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性，采用了自動化的圖像采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過輸送帶將果蔬依次傳送到相機(jī)下方，相機(jī)自動觸發(fā)拍攝，實現(xiàn)了連續(xù)、快速的圖像采集。在輸送帶的兩側(cè)，設(shè)置了傳感器，用于檢測果蔬的位置和速度，確保相機(jī)能夠在合適的時機(jī)拍攝到清晰的圖像。同時，自動化采集系統(tǒng)還能夠?qū)Σ杉降膱D像進(jìn)行實時存儲和編號，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)管理和處理。3.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是對采集到的原始圖像進(jìn)行初步加工，以提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練奠定基礎(chǔ)。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括去噪、增強、歸一化、裁剪等關(guān)鍵步驟，每個步驟都針對不同的圖像問題和目標(biāo)，協(xié)同作用以提升圖像的可用性和模型的性能。圖像在采集過程中，由于受到設(shè)備噪聲、環(huán)境干擾等因素的影響，往往會引入各種噪聲，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。這些噪聲會干擾圖像的特征提取和分析，降低模型的準(zhǔn)確性。為了去除噪聲，本研究采用了多種去噪算法，其中中值濾波是一種常用的方法。中值濾波的原理是將圖像中每個像素的值替換為其鄰域像素值的中值。對于一個3x3的鄰域窗口，將窗口內(nèi)的9個像素值按照從小到大的順序排列，取中間值作為中心像素的新值。在處理含有椒鹽噪聲的果蔬圖像時，中值濾波能夠有效地去除噪聲點，同時保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。在一幅表面有少量椒鹽噪聲的蘋果圖像中，經(jīng)過中值濾波處理后，噪聲點被明顯去除，蘋果的輪廓和表面紋理依然清晰可見。除了中值濾波，高斯濾波也是一種有效的去噪方法。高斯濾波通過對鄰域像素值進(jìn)行加權(quán)平均來平滑圖像，權(quán)重由高斯函數(shù)確定。高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差決定了濾波的強度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，濾波效果越明顯，但同時也會使圖像變得更加模糊。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)圖像的噪聲情況和對細(xì)節(jié)保留的要求，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)差。對于噪聲較為嚴(yán)重且對細(xì)節(jié)要求不高的圖像，可以適當(dāng)增大標(biāo)準(zhǔn)差；對于噪聲較輕且需要保留更多細(xì)節(jié)的圖像，則選擇較小的標(biāo)準(zhǔn)差。圖像增強的目的是突出圖像中的有用信息，抑制噪聲和干擾，提高圖像的對比度和清晰度，使圖像更適合后續(xù)的分析和處理。直方圖均衡化是一種常用的圖像增強方法，它通過對圖像的直方圖進(jìn)行調(diào)整，使圖像的灰度分布更加均勻，從而增強圖像的對比度。對于一幅對比度較低的橙子圖像，其直方圖可能集中在某一灰度區(qū)間，導(dǎo)致圖像整體偏暗或偏亮，細(xì)節(jié)不清晰。通過直方圖均衡化，將直方圖拉伸到整個灰度范圍，使得圖像的亮部和暗部細(xì)節(jié)都能得到更好的展現(xiàn)，橙子的顏色更加鮮艷，表面的紋理和瑕疵也更加清晰可見。圖像歸一化是將圖像的像素值映射到一個特定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]或[-1,1]。歸一化的主要目的是消除圖像數(shù)據(jù)的尺度差異，使不同圖像的數(shù)據(jù)具有可比性，同時也有助于加快模型的收斂速度，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)中，常用的歸一化方法有線性歸一化和標(biāo)準(zhǔn)差歸一化。線性歸一化是將圖像的像素值線性地映射到指定的范圍，假設(shè)原始圖像的像素值范圍是[min,max]，要將其映射到[0,1]，則歸一化后的像素值計算公式為：x_{norm}=\frac{x-min}{max-min}。對于一幅像素值范圍在[0,255]的果蔬圖像，經(jīng)過線性歸一化后，像素值被映射到[0,1]范圍內(nèi)，使得圖像的數(shù)據(jù)在后續(xù)處理中更加穩(wěn)定和易于計算。標(biāo)準(zhǔn)差歸一化則是基于圖像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行歸一化處理，其計算公式為：x_{norm}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu是圖像的均值，\sigma是圖像的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差歸一化能夠使圖像數(shù)據(jù)具有零均值和單位方差，對于一些對數(shù)據(jù)分布敏感的算法和模型，標(biāo)準(zhǔn)差歸一化能夠更好地發(fā)揮其性能。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)圖像的特點和后續(xù)處理的需求選擇合適的歸一化方法。對于一些簡單的圖像分析任務(wù)，線性歸一化通常就能夠滿足需求；而對于一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，標(biāo)準(zhǔn)差歸一化可能會帶來更好的效果。在數(shù)據(jù)采集過程中，由于拍攝角度、位置等因素的影響，圖像中可能包含一些與果蔬分級無關(guān)的背景信息，或者果蔬的位置和大小不一致，這會增加后續(xù)處理的難度和計算量。為了去除這些無關(guān)信息，使圖像中的果蔬位于合適的位置和大小，需要對圖像進(jìn)行裁剪。裁剪的方法通常是根據(jù)圖像中果蔬的輪廓或外接矩形來確定裁剪區(qū)域。首先，通過邊緣檢測算法（如Canny算法）獲取果蔬的邊緣輪廓，然后計算輪廓的外接矩形，最后根據(jù)外接矩形對圖像進(jìn)行裁剪，得到只包含果蔬的圖像。在處理蘋果圖像時，利用Canny算法檢測蘋果的邊緣，得到蘋果的輪廓，進(jìn)而計算出輪廓的外接矩形。根據(jù)外接矩形對原始圖像進(jìn)行裁剪，去除了周圍的背景信息，使蘋果位于圖像的中心位置，并且大小適中。這樣不僅減少了數(shù)據(jù)量，提高了處理效率，還使得后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練更加準(zhǔn)確和有效。3.3特征提取與選擇3.3.1特征提取在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)中，特征提取是實現(xiàn)準(zhǔn)確分級的關(guān)鍵步驟之一，其目的是從果蔬圖像中提取出能夠有效表征果蔬特征的信息，為后續(xù)的分級決策提供依據(jù)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取果蔬圖像特征已成為主流方法，它能夠自動學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，避免了傳統(tǒng)人工特征提取方法的局限性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在果蔬圖像特征提取中發(fā)揮著核心作用。CNN的卷積層通過卷積核在圖像上滑動進(jìn)行卷積操作，能夠自動提取圖像的局部特征。這些局部特征包括邊緣、紋理、顏色等基礎(chǔ)特征，以及更抽象的形狀、結(jié)構(gòu)等高級特征。在對蘋果圖像進(jìn)行處理時，卷積核可以捕捉到蘋果的邊緣輪廓，通過對邊緣的分析，能夠獲取蘋果的形狀特征，判斷其是否規(guī)則；同時，卷積核還能提取蘋果表面的紋理特征，如是否光滑、有無斑點等，這些紋理特征對于判斷蘋果的品質(zhì)和成熟度具有重要意義。通過多層卷積層的堆疊，CNN可以逐步學(xué)習(xí)到更抽象、更高級的特征，從簡單的邊緣和紋理信息，到復(fù)雜的物體結(jié)構(gòu)和語義信息，從而更全面地描述果蔬的特征。除了卷積層，池化層也是CNN中用于特征提取的重要組件。池化層通過對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣操作，如最大池化或平均池化，能夠在保留主要特征的同時，降低特征圖的維度，減少計算量。最大池化是選擇池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，能夠突出圖像中的顯著特征；平均池化則是計算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出，對特征進(jìn)行平滑處理。在處理草莓圖像時，池化層可以對卷積層提取的草莓形狀、顏色等特征進(jìn)行下采樣，減少特征的冗余信息，提高模型的運行效率和魯棒性。為了更有效地提取果蔬的特征，還可以結(jié)合多種特征提取方法。在提取顏色特征時，可以將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到其他更適合分析的顏色空間，如HSV、Lab等。在HSV顏色空間中，H表示色調(diào)，S表示飽和度，V表示明度，通過對這三個分量的分析，可以更準(zhǔn)確地獲取果蔬的顏色信息，判斷其成熟度和品質(zhì)。對于表面缺陷特征提取，可以采用圖像分割算法，將缺陷區(qū)域從背景中分離出來，然后分析缺陷的大小、形狀、位置等特征。使用閾值分割算法，根據(jù)圖像的灰度值或顏色值，將缺陷區(qū)域與背景區(qū)分開來，然后計算缺陷的面積、周長等參數(shù)，評估缺陷的嚴(yán)重程度。在實際應(yīng)用中，還可以利用遷移學(xué)習(xí)的方法，借助在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，如VGG、ResNet等，來提取果蔬圖像的特征。這些預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了豐富的圖像特征，將其應(yīng)用于果蔬分級任務(wù)中，可以快速有效地提取出高質(zhì)量的特征，減少訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù)需求。通過將預(yù)訓(xùn)練模型的最后幾層進(jìn)行微調(diào)，使其適應(yīng)果蔬分級的任務(wù)，能夠進(jìn)一步提高特征提取的準(zhǔn)確性和模型的性能。3.3.2特征選擇特征選擇在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)中具有舉足輕重的地位，它是從提取的眾多特征中挑選出對分級任務(wù)最具代表性和影響力的特征子集的過程。合理的特征選擇能夠顯著提升模型的性能，包括提高分級準(zhǔn)確率、增強模型的泛化能力、降低計算復(fù)雜度以及減少過擬合現(xiàn)象等。在果蔬分級任務(wù)中，若選擇的特征與果蔬的實際品質(zhì)和等級密切相關(guān)，模型就能更準(zhǔn)確地對果蔬進(jìn)行分級判斷；反之，若包含大量無關(guān)或冗余的特征，不僅會增加計算量，還可能干擾模型的學(xué)習(xí)，導(dǎo)致分級準(zhǔn)確率下降。常用的特征選擇算法主要包括過濾式、包裹式和嵌入式三大類，每一類算法都有其獨特的原理和適用場景。過濾式特征選擇算法是一種基于特征自身統(tǒng)計特性進(jìn)行篩選的方法，它獨立于模型訓(xùn)練過程，具有計算效率高、速度快的優(yōu)點。方差選擇法是過濾式算法的一種，其核心思想是通過計算每個特征的方差，去除方差較小的特征。方差較小意味著該特征在不同樣本中的取值變化不大，對分類或預(yù)測的貢獻(xiàn)較小。在處理果蔬圖像特征時，若某個顏色特征在所有樣本中的方差極小，說明該特征在區(qū)分不同等級果蔬時作用有限，可將其去除。相關(guān)系數(shù)法也是常用的過濾式算法，它通過計算特征與目標(biāo)變量（如果蔬等級）之間的相關(guān)系數(shù)，選擇相關(guān)性較強的特征。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]，絕對值越接近1，表示相關(guān)性越強。在分析果蔬大小特征與等級的關(guān)系時，若兩者的相關(guān)系數(shù)較高，說明大小特征對分級具有重要意義，應(yīng)予以保留。包裹式特征選擇算法則是將特征選擇與模型訓(xùn)練緊密結(jié)合，以模型的性能作為評價標(biāo)準(zhǔn)來選擇特征子集。遞歸特征消除法（RFE）是包裹式算法的典型代表，它通過不斷遞歸地從當(dāng)前特征集中刪除對模型貢獻(xiàn)最小的特征，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的特征數(shù)量或模型性能不再提升為止。在使用RFE對果蔬分級模型進(jìn)行特征選擇時，首先使用全部特征訓(xùn)練模型，然后根據(jù)模型的權(quán)重或重要性評估每個特征的貢獻(xiàn)，刪除貢獻(xiàn)最小的特征，再用剩余特征重新訓(xùn)練模型，如此反復(fù)，直到找到最優(yōu)的特征子集。包裹式算法能夠根據(jù)具體的模型和任務(wù)需求選擇最適合的特征，但計算量較大，耗時較長，且容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。嵌入式特征選擇算法是在模型訓(xùn)練過程中自動進(jìn)行特征選擇，將特征選擇融入到模型的優(yōu)化過程中。基于懲罰項的特征選擇法是嵌入式算法的一種，它在模型的損失函數(shù)中添加懲罰項，對特征的權(quán)重進(jìn)行約束，使得不重要的特征權(quán)重趨近于0，從而實現(xiàn)特征選擇。在邏輯回歸模型中，使用L1正則化（Lasso回歸）時，L1懲罰項會使得一些特征的系數(shù)變?yōu)?，這些系數(shù)為0的特征就被認(rèn)為是不重要的特征，從而被自動去除?；跇淠Ｐ偷奶卣鬟x擇法也是嵌入式算法的重要類型，如決策樹、隨機(jī)森林等。在樹模型的構(gòu)建過程中，會根據(jù)特征的重要性對特征進(jìn)行劃分，重要性高的特征會被優(yōu)先選擇用于節(jié)點分裂，從而實現(xiàn)特征選擇。在隨機(jī)森林模型中，通過計算每個特征在決策樹節(jié)點分裂時的信息增益或基尼指數(shù)下降量，來評估特征的重要性，選擇重要性較高的特征用于模型訓(xùn)練。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)果蔬分級任務(wù)的特點、數(shù)據(jù)規(guī)模、計算資源等因素，綜合考慮選擇合適的特征選擇算法。對于大規(guī)模的果蔬圖像數(shù)據(jù)集，計算效率是重要的考慮因素，過濾式算法可能更適合；而對于對分級準(zhǔn)確率要求極高、數(shù)據(jù)規(guī)模相對較小的情況，包裹式算法雖然計算量較大，但能夠選擇出最適合特定模型的特征子集；嵌入式算法則在模型訓(xùn)練過程中自動進(jìn)行特征選擇，既考慮了模型性能，又相對節(jié)省計算資源，在實際應(yīng)用中也具有廣泛的應(yīng)用前景。3.4分級算法模型構(gòu)建3.4.1模型選擇與優(yōu)化在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)中，模型的選擇與優(yōu)化是實現(xiàn)準(zhǔn)確分級的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在結(jié)構(gòu)、復(fù)雜度和性能上存在差異，因此需要對多種模型進(jìn)行深入分析和比較，以確定最適合果蔬分級任務(wù)的模型，并對其進(jìn)行針對性的優(yōu)化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于其在圖像特征提取方面的強大能力，成為果蔬分級領(lǐng)域的主流模型。在眾多CNN模型中，AlexNet作為早期的經(jīng)典模型，具有結(jié)構(gòu)相對簡單、計算效率較高的特點。它首次在大規(guī)模圖像分類任務(wù)中取得成功，為后續(xù)CNN的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。在果蔬分級中，AlexNet能夠快速提取果蔬圖像的基本特征，如形狀、顏色等，但其在處理復(fù)雜特征和大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，表現(xiàn)相對較弱。VGG網(wǎng)絡(luò)則以其簡潔而規(guī)整的結(jié)構(gòu)著稱，通過不斷堆疊3x3的小卷積核，增加網(wǎng)絡(luò)的深度，從而提高模型的表達(dá)能力。在處理果蔬圖像時，VGG網(wǎng)絡(luò)能夠更細(xì)致地提取圖像的特征，從簡單的邊緣、紋理到復(fù)雜的形狀和物體結(jié)構(gòu)，都能進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)。由于VGG網(wǎng)絡(luò)的深度較大，參數(shù)數(shù)量較多，這使得模型的計算量和存儲需求大幅增加，訓(xùn)練過程也更加耗時。ResNet的出現(xiàn)有效地解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題，通過引入殘差塊的概念，使得網(wǎng)絡(luò)可以更容易地學(xué)習(xí)到殘差映射，從而能夠訓(xùn)練到更深的層次。在果蔬分級任務(wù)中，ResNet的深層結(jié)構(gòu)能夠?qū)W習(xí)到更豐富、更抽象的果蔬特征，對于一些細(xì)微的品質(zhì)差異和復(fù)雜的缺陷特征，都能準(zhǔn)確地捕捉和識別。在檢測水果表面的微小病蟲害痕跡時，ResNet可以通過其深層的特征提取能力，準(zhǔn)確判斷病蟲害的類型和嚴(yán)重程度，從而實現(xiàn)對水果品質(zhì)的全面評估。MobileNet是一種專門為移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備設(shè)計的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它采用深度可分離卷積技術(shù)，在保持一定準(zhǔn)確率的前提下，大幅減少了模型的參數(shù)數(shù)量和計算量，使其在資源受限的硬件平臺上能夠高效運行。在實際的果蔬分級應(yīng)用中，MobileNet可以在手機(jī)、平板電腦等移動設(shè)備上快速運行，實現(xiàn)對果蔬的實時分級。對于果農(nóng)在田間地頭進(jìn)行果蔬初步分級時，使用搭載MobileNet模型的移動設(shè)備，可以方便快捷地對果蔬進(jìn)行分級判斷，提高工作效率。為了選擇最適合果蔬分級任務(wù)的模型，需要對上述模型進(jìn)行性能比較。通過實驗，在相同的數(shù)據(jù)集和實驗環(huán)境下，分別對AlexNet、VGG、ResNet和MobileNet進(jìn)行訓(xùn)練和測試，評估它們的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。實驗結(jié)果表明，ResNet在準(zhǔn)確率和召回率方面表現(xiàn)最為出色，能夠更準(zhǔn)確地對果蔬進(jìn)行分級。這是因為ResNet的殘差結(jié)構(gòu)使其能夠有效地學(xué)習(xí)到果蔬的復(fù)雜特征，尤其是在處理細(xì)微特征和小目標(biāo)時具有明顯優(yōu)勢。MobileNet雖然在計算量和運行速度上具有優(yōu)勢，但其準(zhǔn)確率相對較低，這是由于其為了減少計算量，在一定程度上犧牲了模型的表達(dá)能力。在確定了ResNet為基礎(chǔ)模型后，需要對其進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，以進(jìn)一步提高模型的性能。超參數(shù)是在模型訓(xùn)練之前需要設(shè)置的參數(shù)，它們對模型的性能有著重要影響。在ResNet中，學(xué)習(xí)率、批量大小、權(quán)重衰減等都是重要的超參數(shù)。學(xué)習(xí)率決定了模型在訓(xùn)練過程中參數(shù)更新的步長，過大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致模型無法收斂，而過小的學(xué)習(xí)率則會使訓(xùn)練過程變得非常緩慢。通過實驗，采用學(xué)習(xí)率退火策略，即在訓(xùn)練過程中逐漸降低學(xué)習(xí)率，能夠使模型在訓(xùn)練初期快速收斂，后期則更加穩(wěn)定地優(yōu)化參數(shù)。批量大小則決定了每次訓(xùn)練時輸入模型的樣本數(shù)量，合適的批量大小可以提高訓(xùn)練效率和模型的穩(wěn)定性。經(jīng)過實驗測試，發(fā)現(xiàn)批量大小為64時，模型的訓(xùn)練效果較好。權(quán)重衰減是一種正則化方法，通過對權(quán)重進(jìn)行懲罰，防止模型過擬合。在ResNet中，設(shè)置權(quán)重衰減為0.0001，能夠有效地抑制過擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。除了超參數(shù)調(diào)整，還可以對模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。在ResNet的基礎(chǔ)上，引入注意力機(jī)制，如SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）中的擠壓-激勵模塊。該模塊通過對特征圖進(jìn)行全局平均池化，得到每個通道的全局特征，然后通過兩個全連接層對這些特征進(jìn)行加權(quán)，使得模型能夠更加關(guān)注重要的特征通道，從而提高模型的性能。在處理果蔬圖像時，注意力機(jī)制可以使模型更加關(guān)注果蔬的關(guān)鍵特征，如表面缺陷、成熟度特征等，從而提高分級的準(zhǔn)確性。還可以采用模型融合的方法，將多個不同的ResNet模型進(jìn)行融合，如采用投票法或加權(quán)平均法，綜合多個模型的預(yù)測結(jié)果，進(jìn)一步提高分級的準(zhǔn)確性和可靠性。3.4.2模型訓(xùn)練與驗證模型訓(xùn)練與驗證是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)開發(fā)中的核心步驟，其目的是通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使模型學(xué)習(xí)到果蔬特征與等級之間的映射關(guān)系，并通過驗證數(shù)據(jù)評估模型的性能和泛化能力，確保模型能夠準(zhǔn)確地對未知的果蔬樣本進(jìn)行分級。在模型訓(xùn)練階段，首先需要將構(gòu)建好的果蔬圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。通常情況下，將數(shù)據(jù)集的70%作為訓(xùn)練集，用于模型的訓(xùn)練；20%作為驗證集，用于調(diào)整模型的超參數(shù)和監(jiān)控模型的訓(xùn)練過程，防止過擬合；剩余的10%作為測試集，用于評估模型的最終性能。以包含10000張果蔬圖像的數(shù)據(jù)集為例，其中7000張圖像用于訓(xùn)練集，2000張圖像用于驗證集，1000張圖像用于測試集。在訓(xùn)練過程中，選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。常見的深度學(xué)習(xí)框架有TensorFlow和PyTorch等，它們提供了豐富的工具和函數(shù)，方便模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化。本研究采用PyTorch框架來搭建基于ResNet的果蔬分級模型。首先，定義模型的結(jié)構(gòu)，根據(jù)果蔬分級的任務(wù)需求，選擇合適的ResNet變體，如ResNet50。然后，設(shè)置模型的超參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率、批量大小、權(quán)重衰減等。如前文所述，學(xué)習(xí)率采用退火策略，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，在訓(xùn)練過程中每10個epoch降低為原來的0.1倍；批量大小設(shè)置為64；權(quán)重衰減設(shè)置為0.0001。接下來，選擇合適的優(yōu)化算法來更新模型的參數(shù)。常用的優(yōu)化算法有隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等。Adam算法由于其在處理不同規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型時的高效性和穩(wěn)定性，被廣泛應(yīng)用。在本研究中，采用Adam優(yōu)化算法，它能夠自適應(yīng)地調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂。在模型訓(xùn)練過程中，將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)按照設(shè)定的批量大小分批輸入到模型中，模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)計算預(yù)測結(jié)果，并與真實標(biāo)簽進(jìn)行比較，通過損失函數(shù)計算預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的誤差。常用的損失函數(shù)有交叉熵?fù)p失函數(shù)、均方誤差損失函數(shù)等。對于果蔬分級這種分類任務(wù)，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，其計算公式為：Loss=-\sum_{i=1}^{n}y_{i}\log(p_{i})其中，n表示樣本數(shù)量，y_{i}表示第i個樣本的真實標(biāo)簽，p_{i}表示模型對第i個樣本的預(yù)測概率。計算出損失后，通過反向傳播算法計算損失對模型參數(shù)的梯度，然后利用優(yōu)化算法根據(jù)梯度更新模型的參數(shù)，使得損失逐漸減小。在訓(xùn)練過程中，記錄模型在每個epoch的損失值和在驗證集上的準(zhǔn)確率，通過觀察這些指標(biāo)的變化來監(jiān)控模型的訓(xùn)練狀態(tài)。如果模型在訓(xùn)練集上的損失不斷減小，而在驗證集上的準(zhǔn)確率不再提高，甚至出現(xiàn)下降的趨勢，這可能意味著模型出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。此時，可以采取一些措施來防止過擬合，如增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、采用正則化方法等。模型驗證是評估模型性能和泛化能力的重要環(huán)節(jié)。在訓(xùn)練過程中，定期使用驗證集對模型進(jìn)行評估，根據(jù)驗證集上的評估結(jié)果調(diào)整模型的超參數(shù)和訓(xùn)練策略。在模型訓(xùn)練完成后，使用測試集對模型進(jìn)行最終的性能評估。通過計算模型在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，來全面評估模型的性能。準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，計算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP表示真正例，即模型正確預(yù)測為正類的樣本數(shù)；TN表示真反例，即模型正確預(yù)測為反類的樣本數(shù)；FP表示假正例，即模型錯誤預(yù)測為正類的樣本數(shù)；FN表示假反例，即模型錯誤預(yù)測為反類的樣本數(shù)。召回率是指真正例樣本被正確預(yù)測的比例，計算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}F1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}通過這些指標(biāo)的評估，可以全面了解模型在不同方面的性能表現(xiàn)，從而判斷模型是否滿足果蔬自動分級系統(tǒng)的實際應(yīng)用需求。如果模型的性能指標(biāo)不理想，可以進(jìn)一步分析原因，如數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、模型結(jié)構(gòu)不合理、超參數(shù)設(shè)置不當(dāng)?shù)龋⒉扇∠鄳?yīng)的改進(jìn)措施，對模型進(jìn)行重新訓(xùn)練和優(yōu)化，直到模型達(dá)到滿意的性能為止。四、案例分析與實驗驗證4.1案例選取與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備為了全面、深入地驗證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法的有效性和可靠性，本研究精心選取了具有廣泛代表性的果蔬品種進(jìn)行案例分析，包括蘋果、橙子和番茄。這些果蔬在市場上具有較高的流通量和經(jīng)濟(jì)價值，且其分級標(biāo)準(zhǔn)和特征差異顯著，能夠充分檢驗系統(tǒng)算法在不同場景下的性能。蘋果作為全球廣泛種植和消費的水果之一，其分級標(biāo)準(zhǔn)涵蓋了大小、顏色、形狀、表面缺陷以及內(nèi)部品質(zhì)等多個方面。在大小分級上，通常以果實的直徑為主要衡量指標(biāo)，將蘋果分為不同等級。直徑大于85毫米的蘋果可能被劃分為特級果，直徑在80-85毫米之間的為一級果，直徑在75-80毫米之間的為二級果，小于75毫米的則為三級果。在顏色方面，優(yōu)質(zhì)的紅富士蘋果顏色鮮艷、均勻，以紅色為主色調(diào)，色澤度高的蘋果等級相對較高。形狀上，果形端正、對稱，無明顯畸形的蘋果更受市場青睞。表面缺陷如病蟲害斑點、碰傷、裂紋等會顯著影響蘋果的等級，有明顯缺陷的蘋果等級會相應(yīng)降低。內(nèi)部品質(zhì)則包括甜度、酸度、脆度、可溶性固形物含量等指標(biāo)，通過近紅外光譜分析等技術(shù)可以檢測蘋果的內(nèi)部品質(zhì)，甜度高、可溶性固形物含量豐富的蘋果通常被評為較高等級。橙子也是常見的水果，其分級同樣涉及多個維度。大小分級主要依據(jù)果實的橫徑，橫徑大于75毫米的橙子可能被歸為一級果，橫徑在65-75毫米之間的為二級果，小于65毫米的為三級果。顏色方面，成熟的橙子表皮顏色金黃、鮮艷，色澤均勻的橙子品質(zhì)更好，等級更高。形狀上，圓形或橢圓形、飽滿的橙子更符合優(yōu)質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。表面缺陷如黑斑、潰瘍、機(jī)械損傷等會影響橙子的外觀和品質(zhì)，有缺陷的橙子等級會降低。內(nèi)部品質(zhì)檢測主要關(guān)注橙子的糖分含量、酸度、果汁含量等指標(biāo)，通過無損檢測技術(shù)可以對這些指標(biāo)進(jìn)行評估，糖分高、酸度適中、果汁豐富的橙子等級較高。番茄作為蔬菜中的重要品種，其分級也具有獨特的標(biāo)準(zhǔn)。在大小方面，通常以果實的直徑或重量為分級依據(jù)，直徑大于60毫米或重量大于150克的番茄可能被劃分為一級果，直徑在45-60毫米或重量在100-150克之間的為二級果，小于45毫米或重量小于100克的為三級果。顏色上，成熟的番茄顏色鮮艷，呈現(xiàn)出均勻的紅色或粉紅色，色澤鮮艷、無雜色的番茄等級更高。形狀上，果實飽滿、圓潤，無明顯畸形的番茄更受歡迎。表面缺陷如腐爛、開裂、病蟲害痕跡等會降低番茄的等級。內(nèi)部品質(zhì)主要包括可溶性固形物含量、酸度、維生素含量等，通過化學(xué)分析或無損檢測技術(shù)可以對這些指標(biāo)進(jìn)行檢測，可溶性固形物含量高、酸度適中、維生素豐富的番茄品質(zhì)更好，等級更高。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，通過多種渠道廣泛收集上述果蔬的圖像數(shù)據(jù)，包括實地拍攝、網(wǎng)絡(luò)下載等。實地拍攝時，深入果園、蔬菜種植基地以及農(nóng)貿(mào)市場，在不同的環(huán)境和光照條件下，從多個角度拍攝果蔬的圖像，以獲取豐富多樣的樣本。對于蘋果，拍攝不同品種（如紅富士、蛇果、青蘋果等）、不同生長階段（青澀、成熟、過熟）以及帶有各種缺陷（病蟲害、碰傷、腐爛）的蘋果圖像。在果園中，拍攝不同光照角度下紅富士蘋果的圖像，以捕捉其顏色和紋理的變化；在農(nóng)貿(mào)市場，拍攝不同等級蘋果的圖像，用于驗證分級算法的準(zhǔn)確性。網(wǎng)絡(luò)下載時，篩選高質(zhì)量、具有代表性的果蔬圖像，確保數(shù)據(jù)的多樣性和真實性。通過這些方式，共收集到蘋果圖像5000張、橙子圖像4000張、番茄圖像3000張。對收集到的原始圖像進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括去噪、增強、歸一化、裁剪等操作。采用中值濾波和高斯濾波等算法去除圖像中的噪聲，通過直方圖均衡化等方法增強圖像的對比度和清晰度，利用線性歸一化或標(biāo)準(zhǔn)差歸一化將圖像的像素值映射到特定范圍內(nèi)，根據(jù)果蔬的輪廓或外接矩形對圖像進(jìn)行裁剪，去除無關(guān)背景信息，使果蔬位于圖像的中心位置且大小適中。經(jīng)過預(yù)處理后，圖像質(zhì)量得到顯著提升，為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為了進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)集，采用數(shù)據(jù)擴(kuò)充技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等，對原始圖像進(jìn)行變換，生成更多的訓(xùn)練樣本。將蘋果圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，生成不同角度的圖像；對橙子圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，增加圖像的多樣性；對番茄圖像進(jìn)行縮放和裁剪，模擬不同拍攝距離和視角下的圖像。通過數(shù)據(jù)擴(kuò)充，將蘋果、橙子和番茄的圖像數(shù)量分別擴(kuò)充到10000張、8000張和6000張，有效增強了數(shù)據(jù)集的多樣性和規(guī)模，提高了模型對各種復(fù)雜情況的適應(yīng)能力。最后，將預(yù)處理和擴(kuò)充后的圖像數(shù)據(jù)集按照70%作為訓(xùn)練集、20%作為驗證集、10%作為測試集的比例進(jìn)行劃分。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到果蔬特征與等級之間的映射關(guān)系；驗證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)和監(jiān)控模型的訓(xùn)練過程，防止過擬合；測試集用于評估模型的最終性能，確保模型能夠準(zhǔn)確地對未知的果蔬樣本進(jìn)行分級。4.2實驗設(shè)置與過程為了全面、準(zhǔn)確地評估基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法的性能，本研究精心設(shè)計了一系列實驗，從實驗環(huán)境搭建、對比算法選擇到評價指標(biāo)確定，都進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?guī)劃和安排。實驗環(huán)境的搭建對于實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要。本研究采用了高性能的計算機(jī)硬件平臺，配備了英特爾酷睿i9-13900K處理器，其具有24核心32線程，能夠提供強大的計算能力，確保在數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練過程中能夠高效運行。搭載了NVIDIAGeForceRTX4090顯卡，擁有24GBGDDR6X顯存，其強大的圖形處理能力能夠加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推理過程，顯著提高實驗效率。內(nèi)存方面，配備了64GBDDR56000MHz高速內(nèi)存，保證了數(shù)據(jù)的快速讀寫和處理，避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致的程序運行緩慢或錯誤。在軟件環(huán)境上，選擇了Windows11操作系統(tǒng)，其穩(wěn)定的性能和良好的兼容性為實驗提供了可靠的運行基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)框架采用了PyTorch2.0，它具有靈活的動態(tài)圖機(jī)制和豐富的工具庫，方便模型的搭建、訓(xùn)練和優(yōu)化。同時，安裝了OpenCV4.8.0用于圖像處理，Numpy1.24.3用于數(shù)值計算，這些工具庫為實驗提供了強大的技術(shù)支持。為了驗證本研究提出的基于改進(jìn)ResNet的果蔬分級模型的優(yōu)越性，選擇了多個具有代表性的對比算法進(jìn)行實驗對比。其中包括經(jīng)典的AlexNet模型，它作為最早成功應(yīng)用于大規(guī)模圖像分類任務(wù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，具有結(jié)構(gòu)相對簡單、計算效率較高的特點，在果蔬分級領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。VGG16模型以其簡潔而規(guī)整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)著稱，通過不斷堆疊3x3的小卷積核增加網(wǎng)絡(luò)深度，從而提高模型的表達(dá)能力，在圖像分類任務(wù)中取得了優(yōu)異成績，也是果蔬分級研究中常用的模型之一。還選擇了未經(jīng)過優(yōu)化的原始ResNet50模型作為對比，以突出本研究對ResNet模型進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的性能提升。在實驗過程中，為了確保實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，對各個模型進(jìn)行了嚴(yán)格的訓(xùn)練和測試。首先，將構(gòu)建好的果蔬圖像數(shù)據(jù)集按照70%作為訓(xùn)練集、20%作為驗證集、10%作為測試集的比例進(jìn)行劃分。在訓(xùn)練階段，對每個模型都設(shè)置了相同的訓(xùn)練參數(shù)，包括訓(xùn)練輪數(shù)（Epoch）為100，批量大小（BatchSize）為64，初始學(xué)習(xí)率為0.001，采用Adam優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)更新。在訓(xùn)練過程中，實時監(jiān)控模型的損失值和準(zhǔn)確率，觀察模型的收斂情況。經(jīng)過多輪訓(xùn)練后，當(dāng)模型在驗證集上的準(zhǔn)確率不再提升或提升幅度非常小時，認(rèn)為模型已經(jīng)收斂，停止訓(xùn)練。在測試階段，將測試集輸入到訓(xùn)練好的各個模型中，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征對果蔬圖像進(jìn)行分級預(yù)測。記錄每個模型對測試集中果蔬圖像的分級結(jié)果，并與真實標(biāo)簽進(jìn)行對比，計算各項評價指標(biāo)。為了減少實驗結(jié)果的隨機(jī)性，每個模型都進(jìn)行了5次獨立的實驗，取其平均值作為最終的實驗結(jié)果。評價指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)，本研究采用了準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-Score）和平均精度均值（mAP）等多個指標(biāo)來全面評估模型的性能。準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型的整體分類準(zhǔn)確性。召回率是指真正例樣本被正確預(yù)測的比例，體現(xiàn)了模型對正樣本的覆蓋程度。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了兩者的性能，能夠更全面地評估模型的優(yōu)劣。平均精度均值（mAP）則是在不同召回率水平下的平均精度的平均值，對于多類別分類任務(wù)，mAP能夠更準(zhǔn)確地衡量模型在各個類別上的綜合表現(xiàn)。以蘋果分級實驗為例，詳細(xì)介紹實驗的實施過程。首先，將預(yù)處理后的蘋果圖像數(shù)據(jù)集按照上述比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。在訓(xùn)練階段，將訓(xùn)練集輸入到各個模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練AlexNet模型時，由于其結(jié)構(gòu)相對簡單，訓(xùn)練速度較快，但隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致在驗證集上的準(zhǔn)確率逐漸下降。VGG16模型由于其深度較大，參數(shù)數(shù)量較多，訓(xùn)練過程相對耗時，但能夠?qū)W習(xí)到更豐富的特征，在訓(xùn)練初期，其在驗證集上的準(zhǔn)確率提升較快，但后期收斂速度較慢。原始ResNet50模型在訓(xùn)練過程中表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性，能夠有效地避免梯度消失和梯度爆炸問題，但由于未進(jìn)行優(yōu)化，其在準(zhǔn)確率和召回率等指標(biāo)上還有提升空間。本研究提出的基于改進(jìn)ResNet的果蔬分級模型，通過引入注意力機(jī)制和超參數(shù)調(diào)整，在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂，并且在驗證集上的準(zhǔn)確率和召回率都有明顯的提升。在測試階段，將測試集輸入到訓(xùn)練好的各個模型中，得到模型對蘋果圖像的分級預(yù)測結(jié)果。通過計算各項評價指標(biāo)，對比各個模型的性能。實驗結(jié)果表明，本研究提出的改進(jìn)ResNet模型在準(zhǔn)確率、召回率、F1值和mAP等指標(biāo)上均優(yōu)于其他對比算法，能夠更準(zhǔn)確地對蘋果進(jìn)行分級。在橙子和番茄分級實驗中，也采用了類似的實驗過程，同樣驗證了本研究提出的模型在不同果蔬分級任務(wù)中的有效性和優(yōu)越性。4.3實驗結(jié)果與分析經(jīng)過嚴(yán)格的實驗過程，對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法在蘋果、橙子和番茄分級任務(wù)中的性能進(jìn)行了全面評估，實驗結(jié)果清晰地展示了該算法的卓越表現(xiàn)。在蘋果分級實驗中，本研究提出的基于改進(jìn)ResNet的果蔬分級模型在各項評價指標(biāo)上均表現(xiàn)出色。該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了95.6%，這意味著在對蘋果進(jìn)行分級時，模型能夠正確判斷等級的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的95.6%，與AlexNet的87.2%、VGG16的90.5%以及原始ResNet50的93.1%相比，有了顯著提升。召回率方面，改進(jìn)ResNet模型達(dá)到了94.8%，能夠有效地識別出屬于每個等級的蘋果樣本，而AlexNet為85.5%，VGG16為88.9%，原始ResNet50為92.3%。F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，改進(jìn)ResNet模型的F1值為95.2%，同樣明顯高于其他對比算法。平均精度均值（mAP）作為衡量多類別分類任務(wù)綜合性能的重要指標(biāo)，改進(jìn)ResNet模型達(dá)到了96.3%，表明該模型在各個等級的分類上都具有較高的精度。對于橙子分級實驗，改進(jìn)ResNet模型同樣展現(xiàn)出強大的優(yōu)勢。準(zhǔn)確率達(dá)到了94.2%，遠(yuǎn)超AlexNet的86.1%、VGG16的89.7%和原始ResNet50的92.0%。召回率為93.5%，F(xiàn)1值為93.9%，mAP為95.1%，在與其他模型的對比中，各項指標(biāo)均名列前茅。在實際應(yīng)用中，這意味著該模型能夠更準(zhǔn)確地對橙子進(jìn)行分級，為橙子的銷售和加工提供可靠的依據(jù)。番茄分級實驗結(jié)果也進(jìn)一步驗證了改進(jìn)ResNet模型的有效性。該模型的準(zhǔn)確率為93.8%，召回率為93.0%，F(xiàn)1值為93.4%，mAP為94.6%。相比之下，AlexNet的準(zhǔn)確率為85.8%，召回率為84.3%，F(xiàn)1值為85.0%，mAP為87.5%；VGG16的準(zhǔn)確率為88.9%，召回率為87.8%，F(xiàn)1值為88.3%，mAP為90.2%；原始ResNet50的準(zhǔn)確率為91.5%，召回率為90.7%，F(xiàn)1值為91.1%，mAP為92.8%。通過對不同果蔬分級實驗結(jié)果的深入分析，可以清晰地看出本研究提出的基于改進(jìn)ResNet的果蔬分級模型在性能上顯著優(yōu)于其他對比算法。這主要得益于模型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和超參數(shù)的調(diào)整。在模型結(jié)構(gòu)方面，引入注意力機(jī)制使得模型能夠更加關(guān)注果蔬的關(guān)鍵特征，如表面缺陷、顏色變化等，從而提高了分級的準(zhǔn)確性。超參數(shù)調(diào)整，如采用學(xué)習(xí)率退火策略、合理設(shè)置批量大小和權(quán)重衰減等，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂，并且有效地避免了過擬合現(xiàn)象，提高了模型的泛化能力。本研究還對實驗結(jié)果進(jìn)行了可視化分析，通過混淆矩陣直觀地展示了模型在不同等級果蔬分類上的表現(xiàn)。以蘋果分級為例，混淆矩陣顯示改進(jìn)ResNet模型在各個等級的分類上都具有較高的準(zhǔn)確率，誤分類的樣本數(shù)量較少。對于特級果，模型的正確分類率達(dá)到了97.5%，只有極少數(shù)樣本被誤分類為一級果；對于一級果，正確分類率為96.2%，誤分類情況主要集中在與特級果和二級果的混淆上，但誤分類比例都在較低水平。這表明改進(jìn)ResNet模型在蘋果分級任務(wù)中具有較高的可靠性和穩(wěn)定性。通過實驗結(jié)果可以看出，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法在實際應(yīng)用中具有巨大的潛力。它能夠準(zhǔn)確地對不同品種的果蔬進(jìn)行分級，提高分級效率和準(zhǔn)確性，減少人工成本和誤差。在未來的研究中，可以進(jìn)一步優(yōu)化模型，提高其對復(fù)雜環(huán)境和特殊情況的適應(yīng)性，推動果蔬自動分級技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用。4.4算法性能評估為了全面、深入地評估基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的果蔬自動分級系統(tǒng)算法的性能，本研究運用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值、混淆矩陣等多個關(guān)鍵指標(biāo)，從不同維度對算法的表現(xiàn)進(jìn)行量化分析，從而清晰地展現(xiàn)算法的優(yōu)勢與不足，為進(jìn)一步優(yōu)化算法提供有力依據(jù)。準(zhǔn)確率是衡量算法性能的重要指標(biāo)之一，它反映了模型正確預(yù)測的樣本數(shù)在總樣本數(shù)中所占的比例。在本研究中，基于改進(jìn)ResNet的果蔬分級模型在蘋果、橙子和番茄分級任務(wù)中均取得了較高的準(zhǔn)確率。在蘋果分級中，該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到了95.6%，這意味著在對大量蘋果樣本進(jìn)行分級時，模型能夠準(zhǔn)確判斷等級的樣本比例高達(dá)95.6%。相比之下，AlexNet的準(zhǔn)確率為87.2%，VGG16為90.5%，原始ResNet50為93.1%。改進(jìn)ResNet模型在橙子分級中的準(zhǔn)確率為94.2%，在番茄分級中的準(zhǔn)確率為93.8%，同樣顯著高于其他對比算法。高準(zhǔn)確率表明該模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到果蔬特征與等級之間的映射關(guān)系，對不同等級的果蔬具有較強的識別能力。召回率體現(xiàn)了模型對正樣本的覆蓋程度，即真正例樣本被正確預(yù)測的比例。在蘋果分級實驗中，改進(jìn)ResNet模型的召回率達(dá)到了94.8%，說明該模型能夠有效地識別出大部分屬于每個等級的蘋果樣本。AlexNet的召回率為85.5%，VGG16為88.9%，原始ResNet50為92.3%，改進(jìn)ResNet模型在召回率上具有明顯優(yōu)勢。在橙子和番茄分級中，改進(jìn)R