基于计算机视觉算法构建茯苓等级检测模型

本产品基于多角度图像采集设备获取的高分辨率茯苓外观数据，结合计算机视觉与深度学习算法，构建茯苓规格与等级自动识别模型。产品通过对茯苓外观特征（形状规格、颜色分布、缺陷类型）的精细化识别，实现自动等级分类。
在算法设计方面，采用YOLO系列目标检测框架，在RGB成像基础上融合多光谱/高光谱辅助采集，从形状（类球形/块状/骰方）、颜色及缺陷（软腐/破损/霉变/虫蛀）三个维度进行综合评级。针对微小缺陷检测及堆叠识别难点，引入SPD卷积增强细粒度特征提取能力，并结合注意力机制强化关键区域特征，同时通过模型轻量化满足边缘设备实时部署需求。
该产品解决了传统茯苓分级标准不统一、主观性强及效率低下等问题，通过对外观特征与缺陷信息进行标准化、量化评定，服务三大应用场景：
（1）原料采购分级，辅助定价决策；（2）加工产线分选，实现自动化分拣；（3）质量抽检复核，提升检测效率与可追溯性。预期分级准确率可达95%以上，为收购定价、加工分选及质量管理提供高效、可追溯的数据支撑，并可扩展至葛根、山药、三七等块状中药材检测场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个基于计算机视觉算法的茯苓等级检测模型，属于数据技术算法类应用场景。它由云南振途信息科技有限公司开发，旨在通过视觉分析技术自动化评估茯苓的质量等级，于2026年4月20日完成登记公示。