一、项目介绍
本项目旨在开发一个基于改进YOLOV11-InceptionNext的仓库绿咖啡豆质量识别系统。该系统采用图像分割技术，针对绿咖啡豆质量进行自动分级，识别三类质量等级：优质(Good Quality)、低质量(Low Quality)和中质量(Medium Quality)。项目结合了YOLOV11架构与InceptionNext的创新特性，以提升识别精度和效率。前端采用QT框架开发用户界面，实现直观的操作体验。该研究为仓库绿咖啡豆质量评估提供了一种高效、准确的自动化解决方案，有助于提升咖啡豆质量控制流程的标准化和智能化水平。
二、数据集信息
本数据集针对仓库绿咖啡豆质量分级问题，包含三个关键类别：‘Good Quality’（优质咖啡豆）、‘Low Quality’（劣质咖啡豆）和’Medium Quality’（中等质量咖啡豆）。这三类咖啡豆代表了从高到低的质量梯度，全面覆盖了实际仓储场景中的质量分布状况。选择此数据集具有显著优势：首先，它直接对应咖啡产业的质量分级标准，具有明确的工业应用价值；其次，三类样本的差异特征明显，有利于模型学习区分关键质量指标；最后，该数据集反映了真实仓库环境下的咖啡豆状态，包括不同光照、角度和背景条件，增强了模型的鲁棒性和实用性，为后续实现自动化咖啡豆质量检测系统奠定了坚实基础。
三、任务目标
本研究针对仓库绿咖啡豆质量分级这一关键工业问题，提出基于改进YOLOV11-InceptionNext模型的图像分割解决方案。随着全球咖啡消费持续增长，绿咖啡豆的质量分级对保证咖啡品质、优化供应链管理具有重要意义。传统人工分级方法效率低下且主观性强，难以满足现代仓储物流的自动化需求。本研究通过融合YOLOV11的高效检测能力与InceptionNext的多尺度特征提取优势，构建一个轻量级、高精度的质量识别模型，实现对’Good Quality’、'Low Quality’和’Medium Quality’三类咖啡豆的自动精准识别。研究不仅将提高咖啡豆分级的准确性和效率，还将为农产品质量检测领域提供新的技术思路，具有显著的理论价值和实际应用前景。
四、图片展示
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