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作品名称：异构融合果类智能辨识项目
学校名称：铜川职业技术学院
参赛队伍：拽跟
队伍编号：231183
参赛学生：姚思亮董宇菲
指导老师：杨超
投票日期：2026年11月16日 00:00->2026年12月10日 15:00
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详细说明

异构融合果类智能辨识作品面向智慧农业水果自动化分拣领域，针对传统人工分拣劳动强度大、分级标准不统一、分拣效率低下，以及现有智能设备计算开销大、复杂场景识别效果不佳的现实问题，构建了一套 “级联筛选‑异构集成‑机电协同” 的水果智能识别分拣系统。

作品融合传统机器视觉与深度学习技术，首先利用 HOG 算法提取水果纹理、轮廓特征，结合 SVM 分类器完成初筛，高置信度样本直接输出结果，遮挡、反光等低置信度难样本送入 SCOEL 集成学习模块。通过 CNN 网络提取深度特征，多模型加权融合完成精细识别，大幅降低冗余计算量。系统开发可视化交互软件，实现图片导入、模型加载、识别结果展示等功能；同时基于 ROS 协议完成与六轴机械臂的联动，搭载柔性夹爪实现水果的自适应抓取分拣，打通图像识别到实物分拣的闭环。

项目依托公开数据集扩充复杂工况样本完成训练，经过软件仿真、界面调试、软硬件联调以及模拟产线实测。系统整体识别准确率达 95.8%，处理速度 18FPS，分拣效率相比人工提升 4 倍，有效降低果品损耗。作品可适配苹果、香蕉、柑橘等多种水果，具备良好的可拓展性，能够服务果园及农产品加工厂，助力水果产业降本增效与数字化升级。