基于python的草莓表面缺陷与分级研究
版本：1星
项目描述
本功能实现对草莓表面图像的自动缺陷检测，并根据缺陷类型和严重程度对草莓进行分级。用户上传草莓图片后，系统自动识别表面缺陷（如斑点、划痕、腐烂等），并输出分级结果（如A级、B级、C级）。
技术栈
Python、Pyqt、Yolo
功能模块
图像采集模块:根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。
模型训练模块:基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。
缺陷检测：利用图像处理和/或深度学习模型检测草莓表面的缺陷区域。
缺陷分析：统计缺陷的面积、数量、类型等信息。
分级判定：根据预设的分级标准（如缺陷面积占比、缺陷类型等）自动判定草莓等级。
结果展示模块：用pyqt实现图像上传和结果展示界面。
基于python的草莓表面缺陷与分级研究
版本：2星
项目描述：
本功能实现对草莓表面图像的自动缺陷检测，并根据缺陷类型和严重程度对草莓进行分级。用户上传草莓图片后，系统自动识别表面缺陷（如斑点、划痕、腐烂等），并输出分级结果（如A级、B级、C级）。
技术栈
Python、OPENCV、Yolo、vue、PyTorch
功能模块
图像采集模块:根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。
模型训练模块:基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。
缺陷检测：利用图像处理和/或深度学习模型检测草莓表面的缺陷区域。
缺陷分析：统计缺陷的面积、数量、类型等信息。
分级判定：根据预设的分级标准（如缺陷面积占比、缺陷类型等）自动判定草莓等级。
检测结果展示模块：通过Web页面上传本地的图片、视频、接入摄像头，展示识别结果。
训练结果展示模块:将训练结果以图形化的方式展示出来。
结果存储模块:将检测结果存储到数据库中，方便后续查询和分析。
用户认证模块:提供用户注册、登录、权限管理功能。
日志监控模块:系统运行日志记录和性能监控。
