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深度学习算法在果蔬图像处理中的创新应用
前言
随着人工智能和深度学习技术的不断进步，机器视觉系统在果蔬质量检测中的识别能力得到了显著提升。传统的图像处理算法在处理复杂图像时存在一定的局限性，而基于深度学习的算法可以通过大量的样本学习，自动提取图像特征，从而提升果蔬质量检测的准确性。通过不断优化神经网络模型，检测系统能够更精确地识别果蔬的外观缺陷，如裂纹、色差、腐烂等问题。深度学习能够适应不同类型的果蔬，减少对人工标注的依赖，提高自动化水平。
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
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