在智能农业快速发展的背景下，水果的品质分类和分级已成为提高农业生产效率的重要环节。本研究提出了一种基于图像预处理与卷积神经网络（CNN）的橙子品质分类方法。
项目信息
编号：MDV-28
大小：66M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
在智能农业快速发展的背景下，水果的品质分类和分级已成为提高农业生产效率的重要环节。本文提出了一种基于图像预处理与卷积神经网络（CNN）的橙子品质分类方法。首先，对采集的橙子图像进行滤波、去噪、灰度化和二值化等预处理操作，以去除噪声并增强目标区域的关键特征；其次，结合Gabor滤波器组提取橙子的纹理特征，并通过区域属性分析提取橙子的几何特征（如面积、主轴长度等）。最后，利用卷积神经网络对提取的图像特征进行训练和分类，进一步评估橙子的质量等级。
实验结果表明，该方法能够准确分类橙子的品质，分类结果与人工评估结果高度一致。相比传统方法，该系统在分类精度和鲁棒性上具有显著优势，尤其在处理复杂背景和光照条件下表现良好。本研究为水果分级自动化提供了一种高效、可靠的解决方案，对农业智能化的进一步推广具有重要意义。
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运行效果
运行 orange.m
1.主界面
2.一级果
3.二级果
4.三级果
训练：
运行CNN.m
CNN 使用 直接PCA降维，将数据降维至 16 维。
目的是展示如何使用Gabor特征和PCA降维来准备输入数据，并进行分类。
代码实现了一个简单的卷积神经网络（CNN）框架以进行橙子图像分类。
图1：训练误差曲线
（1）随着训练轮次（epochs）的增加，模型的训练误差逐渐减小，并在接近100轮时趋于平稳。
（2）训练误差曲线的下降趋势表明模型在训练集上能够有效拟合数据。
图2：训练集分类结果
（1）预测输出与期望输出在训练集上的对比显示，模型能够很好地匹配大部分样本。
（2）训练精度为 93.75%，说明模型在训练数据上的性能较优。
图3：测试集分类结果
（1）在测试集上，预测输出与期望输出有少量偏差，但整体趋势符合预期。
（2）测试精度为 81.25%，表明模型在未见过的数据上仍能较好地泛化。
图4：性能指标
（1）训练精度（Train Accuracy）：93.75%
（2）测试精度（Test Accuracy）：81.25%
运行CNN2.m
CNN2 使用 小波变换 后进行 PCA降维，将数据降维至 25 维。
图1：训练误差曲线
（1）特点：训练误差在初期略有波动，但随后逐渐下降并趋于平稳。
（2）解释：模型在经过多轮迭代后，学习率调整使得误差逐渐收敛，说明网络能够逐步学习到有效的特征。
图2：训练集分类结果
（1）特点：预测输出与期望输出大部分一致，仅个别样本出现偏差。
（2）训练精度：达到 93.75%，说明模型对训练数据的拟合效果较好。
图3：测试集分类结果
（1）特点：在测试集上，预测输出与期望输出略有偏差，但总体分类正确。
（2）测试精度：达到 81.25%，说明模型具有一定的泛化能力。
图4：性能指标
（1）训练精度：93.75%
（2）测试精度：81.25%
（3）运行时间：每次迭代约 0.047 秒，总时间较短。
运行CNN3.m
该代码直接利用原始图像作为卷积神经网络（CNN）的输入，未进行特征提取或降维处理。其目的是验证直接使用原始图像输入时的模型分类性能，并通过对比实验（如结合特征提取后的输入）探讨特征提取在提高模型性能中的必要性。
图1：训练误差曲线
（1）误差曲线整体呈现波动趋势，在训练初期快速上升，随后略有下降并趋于稳定。
（2）这种现象表明模型未能有效学习到数据中的规律，可能是由于输入数据冗余较多或网络结构不适合。
图2：训练集分类结果
（1）模型在训练集上的分类结果表现不佳，训练精度为 50%，等同于随机猜测。
（2）这说明模型没有有效学习到训练数据的特征。
图3：测试集分类结果
（1）测试集分类结果与训练集表现一致，精度为 50%。
（2）测试集的结果表明模型没有泛化能力。
图4：性能指标
（1）训练集精度：50%（随机猜测水平）。
（2）测试集精度：50%（随机猜测水平）。
（3）迭代时间：10次迭代，耗时约1.07秒。
运行CNN4.m
通过PCA降维对原始图片进行特征提取，并将降维后的特征输入至卷积神经网络（CNN），验证PCA特征提取对分类性能的提升效果。
图1：训练误差曲线
（1）误差曲线随训练次数逐渐下降并趋于平稳，表明模型在训练集上的收敛较好。
（2）最终误差接近零，说明模型在训练集上的表现非常优秀。
图2：训练集分类结果
（1）模型在训练集上的分类结果表现优异，预测输出与期望输出基本一致。
（2）训练集精度达 93.75%，接近满分。
图3：测试集分类结果
（1）测试集上的分类结果显示，预测输出与期望输出有明显偏差。
（2）测试集精度为 68.75%，低于训练集精度。
图4：性能指标
（1）训练集精度：93.75%
（2）测试集精度：68.75%
（3）耗时：100轮训练用时约0.0057秒，计算速度较快。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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