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申请/专利权人：新疆科技学院
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法，本发明涉及农产品检测技术领域。该基于人工智能的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法，通过预先对库尔勒香梨进行不同力度的挤压处理，以获取挤压损伤形状信息和对应的主动挤压力数值信息，在通过进行待检测库尔勒香梨的X图像获取，并进行挤压损伤部位图像获取后，不仅可以方便对出现挤压损伤的库尔勒香梨受压力度的分析，还可以通过损伤图像的相似度比对来对挤压损伤的出现主观性进行判断，为库尔勒香梨是否为人工主动损坏判断提供可靠参照条件，可以为库尔勒香梨的转运缺陷提供优化方向的同时，还可以为库尔勒香梨的低损甚至无损运输提供可靠保障。
主权项：1.一种基于人工智能的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、采集若干组外表无损的库尔勒香梨，编号标记后，获取对应编号的库尔勒香梨参照X图像；步骤二、对库尔勒香梨进行施加不同力度的人工模拟挤压损伤处理，获取对应编号的库尔勒香梨的处理X图像；步骤三、将处理X图像与参照X图像进行比对，获取挤压损伤图像；步骤四、根据挤压损伤图像对待检测库尔勒香梨进行早期隐性损伤检测；步骤五、分析挤压损伤图像和力度的关联关系，建立损伤图库，与早期隐性损伤检测结果进行比对分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆科技学院 一种基于人工智能的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法
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