"基于卷积神经网络红提葡萄果穗成熟度检测研究"
本研究旨在开发基于卷积神经网络的红提葡萄果穗成熟度检测算法，以解决红提葡萄产业中存在的成熟度检测问题。研究中，我们首先对红提葡萄产业的研究背景和意义进行了介绍，然后对红提葡萄的生长和采摘过程进行了分析，并对目前国内外对葡萄成熟度的研究现状进行了分析。
1.1 研究背景与意义
红提葡萄是一种优质的鲜食葡萄，原产于美国加州，粒大、甘甜、耐储运、产量高，是鲜食葡萄的优质品种。红提葡萄在我国的种植面积逐年增加，第五师建成了全国最大的红提葡萄生产基地。红提葡萄质量的提高对提高新疆人民经济发展水平具有重要意义。
1.2 红提葡萄产业存在的问题
红提葡萄以鲜食为主，是一种非呼吸跃变型果实，采摘后第2页共8页三知了精品文档，点击可编辑无后熟期，且可溶性固形物、可滴定酸度和整体感官特性均不再发生改变，因此，在最佳成熟阶段收获红提葡萄至关重要。机器视觉技术开始逐渐应用于农业，葡萄采摘机器人也进入研究阶段，但在研究过程中仅关注了葡萄果穗采摘的定位，而忽略了葡萄成熟度的影响。
1.3 红提葡萄成熟度检测的重要性
对红提葡萄成熟度进行准确判别，是保持红提葡萄的优质品质并提高商品率的关键。实际上，对于单粒红提葡萄成熟度，果农通过品尝或表皮颜色即可做出判断，但该方法主观性较强，对品质的判断存在较大误差。而在红提葡萄果穗中，不同果粒间成熟度不一致，使果农对整穗葡萄成熟度判断困难且判断效率低下。
2.1 基于 Faster R-CNN 红提葡萄图像的果穗目标识别
为了解决红提葡萄成熟度检测问题，我们采用了基于 Faster R-CNN 的红提葡萄图像的果穗目标识别方法。 Faster R-CNN 是一种基于深度学习的目标检测算法，可以对图像中的目标进行检测和分类。在本研究中，我们使用 Faster R-CNN 对红提葡萄图像进行处理，并对果穗中的葡萄进行目标识别。
2.2 红提葡萄图像采样
本研究采用的红提葡萄图像样本采自新疆维吾尔自治区石河子市石河子大学试验园（4420N，8559E），海拔 373 m。该葡萄园管理良好，红提葡萄品种栽植龄均在 3 a 以上，单篱架，南北成行，多主面扇形整枝，架面通风，透光良好，株距 0.9 ~1.2 m，行距 2.7 m。
2.3 红提葡萄图像处理
在红提葡萄图像处理中，我们采用了三个智能手机，即 iphone8、HUAWEI Mate10、MI 5X，分别获取红提葡萄 RGB 图像以保证样本的多样性，像素分辨率分别为 4032 × 3024（4:3）、3968 × 2976（4:3）、4000 × 3000（4:3）。手机摄像头距葡萄果穗 13 ~ 57 cm，图像采集时，采用随机方式在同一株的上、中、下位置拍摄不同成熟度的红提葡萄，图像采集包括逆光和顺光。
2.4 红提葡萄成熟度检测
为了检测红提葡萄的成熟度，我们将 Faster R-CNN 算法应用于红提葡萄图像中，并对果穗中的葡萄进行目标识别和分类。实验结果表明，本方法可以准确地检测红提葡萄的成熟度，为果农提供了一个快速、准确的红提葡萄成熟度检测方法。
本研究旨在开发基于卷积神经网络的红提葡萄果穗成熟度检测算法，为红提葡萄产业提供了一个快速、准确的成熟度检测方法。该方法可以帮助果农快速、准确地检测红提葡萄的成熟度，从而提高红提葡萄的商品率和质量。
