一种基于深度学习的胡萝卜外观品质检测方法及系统

本发明提出了一种基于深度学习的胡萝卜外观品质检测方法及系统，涉及农产品品质检测技术领域。方法包括：采集胡萝卜目标的完整表面图像数据；将采集的图像输入基于深度学习的胡萝卜品质检测算法，所述算法对图像进行预处理、目标检测和实例分割，输出胡萝卜及其表面缺陷的检测框、类别标签和分割掩码；为每根胡萝卜分配唯一的跟踪ID，并将检测到的表面缺陷检测框与对应的胡萝卜检测框进行空间匹配，若缺陷检测框位于胡萝卜检测框范围内，则判定该胡萝卜存在相应缺陷；基于分割掩码和检测框信息，量化胡萝卜的外观品质指标，包括尺寸、弯曲度及缺陷占比，生成胡萝卜的外观品质检测结果。提高了胡萝卜外观品质检测的可靠性和准确率。