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摘要
在现代农业中，果实成熟度与表面缺陷的检测对果园管理至关重要，直接影响果
实的市场价值和消费者的满意度。目前，大多数果实检测主要针对采摘后的处理阶段，
而对未采摘果实成熟度与表面缺陷同时进行检测的研究相对较少。随着计算机视觉和
图像处理技术的不断进步，对未采摘果实相关的检测研究正逐步扩展和深化。本文以
李子为研究对象，对未采摘的李子同时进行成熟度与表面缺陷检测，为果园管理提供
新的参考。基于复杂的自然环境，本文构建了一个包含成熟、半成熟、未成熟和缺陷
四类标签的数据集，提出了一种改进的YOL
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