基于Matlab平台的卷积神经网络水果图像分类与成熟度识别系统

随着计算机视觉与深度学习技术的快速发展,基于图像的自动识别在农业领域具有广泛的应用前景。本系统设计并实现了一种基于卷积神经网络(CNN)的水果图像识别系统,能够在 MATLAB 平台下准确识别水果的种类及成熟度。系统采用统一尺寸图像训练模型,结合图形用户界面(GUI)实现人机交互。实验结果表明,该系统在10类水果图像上达到了较高的分类准确率,可为智能农业和果品自动化分拣提供有效解决方案。

作者:张家梁(自研改进)

引言

水果图像识别作为农业自动化中的关键技术,广泛应用于果品采摘机器人、分拣装置、超市商品管理等场景。传统的水果识别方法依赖于人工特征提取,准确率有限,且泛化能力差。近年来,卷积神经网络(CNN)凭借其优秀的特征提取能力,成为图像分类任务的主流方法。

本文结合 MATLAB 平台的可视化和深度学习能力,设计了一个包含图像预处理、CNN 模型训练与预测、GUI 显示等完整模块的水果识别系统。该系统可识别包括苹果、香蕉、芒果、柠檬和菠萝在内的五种常见水果,并判断其是否成熟。

系统架构

1.系统概述

整个系统包括四个主要模块:

图像预处理模块(DataProcessing.m):将原始图像统一调整为 64×64 RGB 格式,并重命名保存;

网络结构构建模块(CreateNNLayer.m):构建深度卷积神经网络,用于图像特征提取与分类;

模型训练模块(TrainModel.m):调用 MATLAB 的 trainNetwork 函数对模型进行训练与验证;

图形用户界面模块(FruitRecognition.m/.fig):实现图像导入、识别、结果显示等功能。

2.系统流程图

3.数据集构建

项目使用手动收集的水果图像数据,覆盖五类水果的成熟与未成熟状态,每类 40 张,共计 400 张图像。全部图像统一为 64×64 大小,并按 8:2 比例划分训练集和测试集。

研究方法

1.CNN架构

网络包含以下层级:

2.训练参数

训练过程采用带动量的随机梯度下降(SGDM)优化器进行:

实验结果

1.训练性能

训练过程在约50个Epoch后迅速收敛,验证集准确率达到 88%,表明模型能够有效区分水果种类及其成熟度。

训练曲线分析:

结论:

模型已充分收敛:在50epoch左右就已达到最优区间,再继续训练收益有限,可考虑启用 早停 (early stopping) 策略以节省计算资源。

泛化性能:结合前述验证集准确率88%,训练-验证间差距约7%以内,说明当前网络对小规模数据集已具备良好泛化,暂未显著过拟合。

2.识别示例

GUI界面允许用户实时导入图像并查看分类结果,系统能准确判定水果类别,并标注为"成熟(Ripe)"或"未成熟(Unripe)"。

菠萝成熟(Ripe):

苹果成熟(Ripe):

芒果成熟(Ripe):

柠檬成熟(Ripe):

香蕉成熟(Ripe):

菠萝未成熟(Unripe):

苹果未成熟(Unripe):

芒果未成熟(Unripe):

柠檬未成熟(Unripe):

香蕉未成熟(Unripe):

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发,主要集成以下脚本与模块:

研究结论

本文构建了一套完整的 MATLAB-based CNN 水果图像分类与成熟度识别系统。通过将图像统一预处理为 64 × 64 像素,并采用由两组 3 × 3 卷积块、Batch Normalization 与 ReLU 组成的轻量网络结构,系统在自建 10 类小规模数据集上取得了 88 % 的验证准确率,验证了模型在小样本场景下的有效性。训练过程在约 50 epoch 即可收敛、计算开销低,且单 CPU 环境 5 分钟即可完成训练;配套 GUI 实现了图像导入、模型加载与实时预测,可视化友好、易于部署。

实验环境

硬件配置如表:实验所用硬件平台为惠普(HP)暗影精灵10台式机整机,运行 Windows 11 64 位操作系统,作为模型训练与测试的主要计算平台,能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明:

本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置,未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普(HP)暗影精灵 10 台式整机,具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等,具体配置详见表,所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区,并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求,确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证,符合科研规范与工程实践标准。

版权声明:

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