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作品名称：基于机器视觉的红枣表面缺陷检测系统
学校名称：西京学院
参赛队伍：奋进组
参赛学生：张振阳吴懿轩
指导老师：任义烽

详细说明

本作品利用机器视觉技术对红枣表面缺陷进行分类识别，可以大大降低人工成本，提高筛选效率，促进红枣产业化发展。本作品以红枣表面缺陷检测为研究内容，采用Swin Transformer算法对常见的红枣表面缺陷进行检测，在PyOharm2021集成开发环境中使用Pytorch 深度学习框架进行编程，实现了红枣表面缺陷检测系统，并使用 pyqt5 制作了用户界面。测试结果表明，本作品能够有效解决常见红枣表面缺陷图像的识别问题，具有较高的准确性，识别效果较好，可以达到实际应用的需求。相较于目前的人工缺陷检测、高光谱成像技术等方法，本作品不但具有更高的准确率，更广的应用范围，而且拥有操作便利、简洁的系统界面，本作品的实现可以更好的保障红枣产品品质。