审稿意见

一、总体评价

本文《“基于机器视觉的苹果表损智能检测系统设计”》由秦寅初等人撰写，旨在设计一种基于机器视觉的苹果表损智能检测系统，以解决我国苹果人工分选效率低、现有分选设备结构复杂且成本高等问题。文章提出了一种改进的YOLOv5s-apple模型，并结合HALCON软件进行表损分拣和大小分级，利用SCARA机械臂进行取放操作。整体上，文章结构清晰，逻辑严谨，具有一定的创新性和实用价值，符合《农机化研究》期刊的投稿要求。

二、具体内容评价

引言部分
引言部分准确阐述了苹果分选的背景和意义，指出了当前苹果分选过程中存在的问题，如人工分选效率低、现有设备结构复杂且成本高等，为文章的研究提供了明确的背景和动机。
系统总体结构设计
该部分详细描述了苹果表损智能检测系统的总体结构和工作原理，包括底盘、上料模块、检测模块等组成部分。特别是检测模块的设计，包括图像识别系统、控制系统和分选执行机构的详细配置，展现了作者在系统设计方面的深厚功底。
视觉检测系统设计
视觉检测系统是文章的核心部分之一。作者详细介绍了YOLOv5s网络模型，并提出了针对苹果表损检测的改进方法，如加入Transformer模块、CBAM模块以及优化颈部网络结构等。这些改进方法显著提高了模型的检测精度和效率，具有较高的创新性。
苹果尺寸特征识别方法
文章还介绍了利用HALCON图像处理软件进行苹果尺寸特征识别的方法，包括相机标定、图像预处理、轮廓提取和尺寸计算等步骤。该方法与深度学习算法相结合，实现了对苹果尺寸的准确测量。
实验验证与结果分析
通过实验验证，文章展示了所设计系统的实际效果。实验结果表明，改进的YOLOv5s-apple模型在苹果表损检测方面具有较高的精度和效率，系统的分级准确率可达97.5%，处理速度为5s/苹果。这些数据充分证明了系统的可行性和实用性。
结语部分
结语部分对全文进行了简要总结，并指出了未来可能的研究方向。内容简洁明了，符合学术文章的规范。
三、审稿建议

理论深度
虽然文章在系统设计和方法改进方面做得较为详细，但在理论深度方面仍有待加强。建议作者在后续研究中进一步挖掘相关理论支撑，如深度学习、机器视觉等领域的最新研究成果，以提升文章的学术价值。
实验细节
在实验验证部分，文章提供了较为全面的数据和分析，但部分实验细节描述不够详细。例如，实验所使用的数据集的具体来源和构成、实验过程中的参数设置和调优方法等。建议作者在后续研究中补充这些细节信息，以增强实验的可重复性和说服力。
文字表述
文章整体文字表述清晰流畅，但在部分段落中存在句式冗长、用词不够精炼等问题。建议作者对文章进行适当的润色和修改，以提升文章的阅读体验。
参考文献
文章参考文献较为丰富，但部分文献与文章内容关联度不高。建议作者在后续研究中进一步筛选和优化参考文献，确保其与文章内容紧密相关，并适当增加一些最新的研究成果以提升文章的学术前沿性。
综上所述，本文《“基于机器视觉的苹果表损智能检测系统设计”》具有较高的创新性和实用价值，但在理论深度、实验细节、文字表述以及参考文献等方面仍有待完善。建议作者在后续研究中充分考虑审稿意见，对文章进行适当修改和完善后再行投稿。