摘要
草莓作为一种高价值水果，其成熟度直接影响着口感和市场价值。传统的人工检测方法效率低下且容易出错。本文详细介绍了一个基于深度学习的草莓成熟度检测系统，该系统集成了YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10等多种YOLO版本算法，并配备了直观的UI界面。我们将从数据集准备、模型训练、性能比较到系统部署进行全面讲解，并提供完整的代码实现。
1. 引言
1.1 研究背景与意义
草莓成熟度检测在农业生产、自动化采摘和质量控制中具有重要意义。准确的成熟度识别可以：
优化采摘时间，提高果实品质
减少人工成本，提高生产效率
实现精准农业，减少资源浪费
1.2 YOLO算法的发展
YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域的里程碑式工作，从2015年至今已经发展到第十代。每个版本都在精度、速度和易用性方面做出了改进：
YOLOv5：用户友好，易于部署
YOLOv8：性能均衡，功能全面
YOLOv10：最新的优化版本，速度与精度兼得
2. 数据集准备与预处理
2.1 数据集收集与标注
我们使用了一个包含3000张高质量草莓图像的数据集，涵盖了不同成熟度阶段、光照条件和拍摄角度。数据标注使用LabelImg工具，将草莓分
 validation-api、hibernate-validator 的数据校验扩展)
