可用于猕猴桃的自动化品质分级和分拣，解决传统人工效率低、成本高的问题。项目采用改进YOLO13-Seg-DynamicConv模型，实现精准检测、分割及大小、形状、瑕疵多维度品质评估，已在种植基地应用，分拣准确率达92.6%。【此简介由AI生成】
Introduction
可用于猕猴桃的自动化品质分级和分拣，解决传统人工效率低、成本高的问题。项目采用改进YOLO13-Seg-DynamicConv模型，实现精准检测、分割及大小、形状、瑕疵多维度品质评估，已在种植基地应用，分拣准确率达92.6%。【此简介由AI生成】
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