来源：期刊VIP网 时间：
作者：郭德超;饶远立;张豪;李春峰;赵强;
单位：广州中医药大学;广州市疾病预防控制中心;广东工业大学;华南农业大学;
摘要：[目的]实现番茄内外部品质同时快速准确测定，提高番茄的分级效率和品质。[方法]基于机器视觉和光谱技术，提出一种结合外部品质和内部品质的番茄综合品质分级方法。通过对YOLOv8模型进行4个方面的优化(轻量化卷积、小目标检测层、CBAM注意机制和损失函数)完成外部缺陷检测，结合果形指数和番茄尺寸完成外部品质分级。通过预处理方法、特征提取方法和改进粒子群优化的最小二乘支持向量机完成番茄内部品质分级。通过试验对所提分级检测方法的性能进行分析。[结果]所提方法可以实现番茄综合品质检测，具有较高的准确性和效率。外部品质分级准确率>93.00%，内部品质分级准确率>86.00%，融合品质分级准确率>96.00%，平均分级时间<0.25 s。[结论]结合机器视觉和光谱检测技术可以实现番茄综合品质的快速、无损和准确评估。
关键词：番茄;;品质分级;;机器视觉;;光谱技术;;YOLOv8模型;;最小二乘支持向量机
基金资助：广东省教育厅科研项目计划课题（编号：21GZJY675032）;; 广州市哲学社科规划课题（编号：2023GZGJ64）
