- 为了满足消费群体对于高品质水果的需求和产业精细化发展，提出了一种通过视觉对香蕉无损检测并分级的方法，并且在Jetson Nano平台设计视觉系统，基于YOLOv5搭建的模型实现视觉识别。最终Matlab仿真结果和视觉实验结果表明该方法可以实现对香蕉表面的缺陷进行识别，果实平均识别准确率达到91.3%。
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202307 香蕉检测 Jetson Nano YOLOv5 视觉识别 无损检测
香蕉检测介绍
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