Aplicación de modelos avanzados de aprendizaje profundo para una detección eficiente de defectos y clasificación de calidad de manzanas en la producción agrícola
Autores: Gao, Xiaotong; Li, Songwei; Su, Xiaotong; Li, Yan; Huang, Lingyun; Tang, Weidong; Zhang, Yuanchen; Dong, Min
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Aplicación de modelos avanzados de aprendizaje profundo para una detección eficiente de defectos y clasificación de calidad de manzanas en la producción agrícola
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Detección de defectos en manzanas
Calificación de calidad
Tecnologías de procesamiento de imágenes
Algoritmos de aprendizaje automático
Automatización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, se desarrolló un sistema basado en aprendizaje profundo para la detección de defectos y la clasificación de calidad de manzanas, integrando diversas tecnologías avanzadas de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la automatización y precisión del monitoreo de calidad de las manzanas.
Descripción
En este estudio, se desarrolló un sistema basado en aprendizaje profundo para la detección de defectos y la clasificación de calidad de manzanas, integrando diversas tecnologías avanzadas de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la automatización y precisión del monitoreo de calidad de las manzanas.