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摘要
水果识别与分级处理是水果品质筛选的重要步骤之一，传统的人工拣选效率较低，准确率不够稳定。为提高水果分类与分级结果的准确率和效率，本文提出一种基于残差网络与图像处理技术，使用python编程语言完成水果识别并分级。对需要处理的图像进行分通道聚类能够较为理想地分离水果图像主体和背景，通过轮廓检测并过滤出主体轮廓提取图像主体。通过迁移学习方法训练了一个18层的残差神经网络，完成了水果分类，并通过数字图像处理技术提取图像特征，对水果进行分级。以苹果为样本的实验结果表明：该方法可以较好地对水果进行识别并分级。
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