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基于机器视觉的苹果检测分级方法研究的任务书
任务名称：基于机器视觉的苹果检测分级方法研究
任务目的：
随着苹果加工业的发展，苹果的质量归类变得越来越重要。传统的质量检测方法主要依赖于人工，工作效率低、成本高、难以保证一致性和准确性，这对于生产企业来说是个巨大的挑战。因此，基于机器视觉的苹果检测分级方法具有重要的研究价值和应用前景。
任务内容：
（1）综述苹果检测分级方法的发展历程和研究现状，掌握机器视觉技术在农业领域的应用。
（2）对苹果形态、颜色等特征进行分析，建立苹果外观质量评价模型。
（3）搜集苹果缺陷图像数据，在此基础上，设计和优化苹果缺陷检测算法。
（4）对所设计的检测算法进行实验验证，考察其对苹果分级的准确性和稳定性。
（5）针对实验结果进行分析，并对所研究的方法进行总结和改进。
任务要求：
（1）全面掌握苹果检测分级方法的理论基础和技术要点。
（2）具备一定的机器视觉算法设计和实现能力，熟练掌握Python、MATLAB等工具。
（3）有较好的数据分析和实验验证能力，熟悉常用的机器学习算法和数据挖掘方法。
（4）有责任心和团队合作意识，能够按时保质完成任务。
（5）具备较好的中英文阅读和写作能力，掌握科学论文写作规范。
任务时间：
本次任务的完成时间为6个月。
参考文献：
1.Zhang,Y.,Zheng,Z.,Guo,J.,Feng,C.,&Liu,D.(2019).Intelligentdetectionandclassificationofinternalappledefectsbasedonmachinevision.Sensors,19(20),4564.
2.Lei,Y.,Guan,J.,Zuo,L.,&Chen,D.(2020).Automaticidentificationofapplequalityattributesusingtheconvolutionalneuralnetwork–Ridgeregressioncascademodel.ComputersandElectronicsinAgriculture,170,105221.
3.Ma,Y.,Cai,X.,Zhang,H.,&Xu,L.(2017).Applegradingmethodbasedondeepconvolutionalneuralnetworks.JournalofFoodEngineering,210,80-87.