基于机器视觉的百香果自动分级系统设计与实现

吴旻; 张亚军; 何慧彬; 朱婷婷; 倪超

doi:10.13360/j.issn.2096-1359.202410020

林业工程学报 ›› 2026, Vol. 11 ›› Issue (1) : 141 -149. DOI: 10.13360/j.issn.2096-1359.202410020

基于机器视觉的百香果自动分级系统设计与实现

吴旻, 张亚军, 何慧彬, 朱婷婷, 倪超

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摘要

百香果主要种植于广东、广西、福建等地区，其富含多种微量元素和维生素，广泛受到消费者的欢迎。采摘后的百香果在存放中可能会出现腐烂现象，严重影响其经济价值。传统的人工分级方式精度差、效率低，难以满足现代农业生产的需求。本研究设计了一种基于机器视觉的百香果自动分级系统，该系统采用多个工业相机获取百香果的表面图像，经缺陷识别算法处理后，通过机械臂进行自动抓取。为了识别百香果的成熟度和腐烂，缺陷识别算法在YOLOv8模型基础上，引入了空间-通道协同注意力(SCSA)机制，提高了模型在多尺度特征融合过程中的检测能力。实验结果表明，改进后的YOLOv8网络在百香果表面缺陷检测中的平均精度(mAP)超过了90%,相比YOLOv8模型的识别精度提高了10个百分点。本系统在实际生产过程的平均召回率达90%,分拣速度为1.25 s/个，能够满足实际生产中的实时性要求。因此，本系统能够有效替代传统的人工分级方式，为现代农业生产提供高效、可靠的技术解决方案，并具有广泛的应用前景。