基于YOLO神经网络模型的花生智能精选系统设计

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摘要：针对目前使用机器视觉方法对花生进行精选存在精度和效率较低的问题，本文通过搭建花生精选流水线，并将基于YOLO-V5的神经网络模型引入视觉检测部分，提高花生表面质量检测的准确率和效率。对训练后的模型，采用多类别测试集进行测试，并与不同神经网络模型进行对比。结果显示，在不考虑缺陷类别的情况下，缺陷检测准确率达到99%。（剩余7251字）

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