《表1 检测结果：基于机器视觉的苹果缺陷快速检测方法研究》

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《基于机器视觉的苹果缺陷快速检测方法研究》

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为了检验算法的性能，分别测试了500个无缺陷苹果、250个只有一个缺陷的苹果和250个不同缺陷数量的苹果。每个苹果采集一个图像，然后人为控制水果的位置和姿势。测试结果见表1。根据候选区域数N=0，在算法的初始识别阶段，将照相机视场内的所有（250个）无果梗和花萼的苹果正确判定为正常水果。当N≥2时，所有（250个）缺陷苹果均被判定为有缺陷的水果。当N=1时，进一步判断250个仅在相机视野中具有果柄或花萼的苹果，其中，有246个为正常果实，有4个被判定为有缺陷苹果。该检测算法还确定了相机视野中的250个缺陷苹果，其中245个是缺陷水果，5个误判为正常水果。在1 000个样本中，有991个被正确分类，总体识别准确率达到99.1%。