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Postharvest Strawberry Bruise Detection Using Deep Learning

瘀伤 草莓 采后 园艺 人工智能 芳香 计算机科学 数学 食品科学 化学 生物 医学 外科
作者
Xue Qing Zhou,Yiannis Ampatzidis,Won Suk Lee,Shinsuke Agehara
出处
期刊:2021 ASABE Annual International Virtual Meeting, July 12-16, 2021
标识
DOI:10.13031/aim.202100458
摘要

Abstract. Strawberries are popular fruit worldwide for their special aroma, sweet and acid taste, and rich in vitamins and minerals. However, strawberries are delicate and easy to be bruised. Strawberries can be bruised by compression, impact, or vibration forces during harvesting and transportation. These bruises make strawberries more vulnerable to rot or disease, thus shortening their shelf life. Therefore, detecting strawberry bruises is important for farmers to guarantee the quality of strawberries that are sent to the market. A color camera was used to quickly collect strawberry bruise images under incandescent light. A state-of-the-art deep learning method, Mask R-CNN, was applied for strawberry bruise detection. The result shows that Mask R-CNN can correctly detect whether a strawberry is bruised with an F1 score of 0.99. A severe bruise can also be detected by Mask R-CNN with an F1 score of 0.90.

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