基于深度学习的蓝莓成熟度预测

蓝莓果实成熟度的人工分级技术效率低、准确性有限，不能满足市场需求。为了提高蓝莓成熟度检测的准确性，提出了一种基于深度学习的蓝莓成熟度预测方法，从而预测出不同成熟阶段的蓝莓果实。针对7个不同成熟阶段的蓝莓果实，利用VGG 16神经网络，提取果皮颜色特征建立模型。结果表明，该方法对不同成熟阶段蓝莓果实的预测准确率分别达到了97.65%、93.94%、97.02%、100%、80.56%、83.62%、95.21%。该方法建立的模型对蓝莓成熟度的预测较为精细，覆盖了从盛花期50 d开始至完全成熟全过程，充分利用深度学习网络的分类能力，提高了对蓝莓果实成熟度的预测，为实现蓝莓果实无损检测技术提供理论依据。