1. 题目来源
叶类蔬菜是人们日常生活中不可或缺的重要食物来源之一，其种类繁多，形态各异。
传统的叶类蔬菜分类主要依靠人工识别，存在效率低下、成本高昂且容易出错等问题。
随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，利用图像识别技术对叶类蔬菜进行自动化分类成为了可能，对于提高蔬菜分拣效率、降低人工成本、保障食品安全等方面具有重要的现实意义。
2. 应完成的主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.收集和整理叶类蔬菜图像数据，构建用于模型训练和测试的图像数据集。
2.对叶类蔬菜图像进行预处理，包括图像去噪、增强、分割等操作，为特征提取做准备。
3.研究和选择合适的颜色特征提取方法，提取叶类蔬菜的颜色特征，例如颜色直方图、颜色矩等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本研究要求学生在导师的指导下，独立完成文献调研、方案设计、算法实现、实验验证和论文撰写等环节。
2.学生需要按照中国本科学术论文格式要求撰写毕业论文，并在规定时间内完成论文答辩。
3.完成的成果形式包括：一篇符合规范的毕业论文相关代码和实验数据毕业论文答辩
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李庆茂,李晓静,王勇,等.基于机器视觉的黄瓜叶片病害识别方法[J].农业工程学报,2021,37(11):157-164.
2.刘文印,张艳,李亚茹.基于深度学习和机器视觉的蔬菜种类识别[J].农业机械学报,2020,51(S1):379-386.
3.王贺,陈天恩,毛罕平,等.基于改进Faster R-CNN模型的蔬菜目标检测[J].农业工程学报,2023,39(1):163-171.
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