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机器视觉技术在果蔬采购中的应用分析.docx

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    机器视觉技术在果蔬采购中的应用分析

    引言

    果蔬的外观缺陷种类繁多，包括色差、斑点、划痕、腐烂等。每种缺陷的形态、颜色和分布特征不同，使得缺陷识别的任务变得复杂。传统的机器视觉算法在面对复杂多变的缺陷类型时，可能难以做到准确识别。为了应对这种挑战，需要采用更为复杂且高效的图像处理算法，例如深度学习技术，以提高系统对不同类型缺陷的识别能力。

    随着自动化技术的进步，机器视觉在果蔬质量检测中的应用逐渐与分拣系统结合。通过图像处理和分析，机器视觉系统能够对果蔬进行快速分拣，将符合质量标准的果蔬与不合格的果蔬分开。分拣过程不仅高效，而且能够避免人为操作中的

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