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为提高合格和缺陷板栗分级检测识别精度，提出了近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术的板栗缺陷检测方法。试验以湖北京山板栗为试验对象，利用BP神经网络方法建立了基于近红外光谱、机器视觉和多源信息融合技术的板栗分级检测模型。试验结果表明，3种识别模型对对训练集板栗回判率分别为96.25%、96.67%和97.92%；对测试集板栗的识别率为86.25%、83.75%和90.00%。基于近红外光谱和机器视...