基于YOLOv5s的蜜桔外部品质分级系统设计与实现

张开发
• 2026/4/4 15:05:06 • 15 分钟阅读

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基于YOLOv5s的蜜桔外部品质分级系统设计与实现
基于YOLOv5s的蜜桔外部品质分级系统设计与实现摘要蜜桔作为我国重要的经济水果作物，其采后品质分级直接影响商品价值和市场竞争力。传统人工分级存在主观性强、效率低下、标准不统一等问题，难以满足现代化大规模生产的需求。本文提出一种基于YOLOv5s深度卷积神经网络与OpenCV计算机视觉技术的蜜桔外部品质综合分级系统，以果径尺寸和表面色泽为核心分级指标，融合目标检测、图像测量与颜色分析技术，实现蜜桔品质的自动化、智能化分级。系统首先利用YOLOv5s模型对图像中的蜜桔进行精准检测定位，随后基于检测框区域提取蜜桔轮廓，通过像素-实际尺寸转换计算果实横径；同时将RGB图像转换至HSV颜色空间，分析Hue分量分布以评估果实色泽成熟度。综合果径等级与色泽等级两项指标，系统依据蜜桔分级标准输出最终品质等级。实验结果表明，系统对蜜桔品质分级准确率达到94%以上，单幅图像处理时间低于20ms，具有良好的实时性和可靠性，可为蜜桔采后自动化分级提供可行的技术方案。关键词：蜜桔品质分级；YOLOv5s；目标检测；果径测量；颜色分级；OpenCV一、绪论1.1 研究背景与意义中国是世界柑橘类水果的第一大生产国，柑橘种植面积和产量均居全球首位。蜜桔作为宽皮柑橘类的代表品种，以其皮薄多汁、风味浓郁深受消费者青睐，是我国南方地区重要的经济支柱产业。然而，在蜜桔采后的商品化处理环节，品质分级仍大量依赖人工目测和手工测量。这种传统方式存在多重弊端：一是分级标准因人而异，主观性强，难以保证一致性；二是工作效率

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