目的:实现工业化条件下樱桃的快速分级。方法:采用YOLOX网络对缺陷果进行检测,通过为特征金字塔网络设置适当的融合因子来提高不明显缺陷的检测精度,并将Focal Loss集成到损失函数中;使用YOLOX网络对完好果进行分级,引入注意力机制CBAM来加强网络特征提取。结果:樱桃表面缺陷的平均检测精度为97.59%,大小和颜色分级的平均检测精度为95.92%。结论:改进后的YOLOX网络可明显提升樱桃缺陷及分级检测的精度。
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