Yolov8-Orah: un modelo mejorado para la detección de defectos en la superficie de mandarina Orah postcosecha (cv. Orah)
Autores: Li, Hongda; Wang, Xiangyu; Bu, Yifan; David, Chiaka Chibuike; Chen, Xueyong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Yolov8-Orah: un modelo mejorado para la detección de defectos en la superficie de mandarina Orah postcosecha (cv. Orah)
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Defectos de superficie
Modelo de detección YOLOv8-Orah
Red de Pirámide de Difusión Focalizada
Módulo DASI
Módulo HDRAB
Pérdida conjunta de cuadro delimitador NWD-CIoU
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
La mandarina Orah (cv. Orah) carece de un tratamiento sistemático de clasificación después de la cosecha, lo que resulta en una alta tasa de pérdida de fruta fresca y afecta el valor económico. Hay muchas desventajas en la clasificación tradicional manual y mecánica. Por lo tanto, la tecnología inteligente, rápida y no destructiva de detección de defectos en la superficie es significativa. Además del tamaño de la fruta, los defectos en la superficie (por ejemplo, , ) son otro criterio importante para clasificar la fruta.
Descripción
La mandarina Orah (cv. Orah) carece de un tratamiento sistemático de clasificación después de la cosecha, lo que resulta en una alta tasa de pérdida de fruta fresca y afecta el valor económico. Hay muchas desventajas en la clasificación tradicional manual y mecánica. Por lo tanto, la tecnología inteligente, rápida y no destructiva de detección de defectos en la superficie es significativa. Además del tamaño de la fruta, los defectos en la superficie (por ejemplo, , ) son otro criterio importante para clasificar la fruta.