MLP0能够显著提高禽蛋和水果动态称重的精度。
1)禽蛋动态称重中，检测误差为-1.133 g，误差平均值为0.025 g，标准差为0.276 g。相比于滤波和平均值(均值，中位数，25%截尾均值)重量估计的方法AME，MLP0的基于误差平均值的总体测量精度提高率分别为90.5%，81.8%和85.5%，而基于误差标准差的总体测量精度提高率分别为55.4%，29.2%和39.3%;
2)水果动态称重中，测试集样本的误差平均值为-0.126g，误差标准差为1.374 g。相比于AME，MLP0的基于误差平均值的总体测量精度提高率分别为86.1%，89.5%和88.8%，而基于误差标准差的总体测量精度提高率分别为14.3%，零件重量分类机尺寸，36.5%和 29.0%。
随着世界各国对包括禽蛋、水果在内的农产品质量要求越来越高，全自动农产品品质检测与分级装备已广泛应用于禽蛋和水果的生产和加工行业。重量作为一项重要的等级指标，是衡量禽蛋和水果品质的重要特征和分级的重要依据。随着对设备处理速度和称重精度要求的提高，零件重量分类机型号，目前广泛采用的基于滤波去噪和滑动平均的动态称重算法难以获得较高的测量精度，因此研究快速的动态称重数据处理算法对农产品重量分选机的性能提升具有重要的意义。本文结合课题组研发的禽蛋产地商品化处理成套装备和易损伤水果内外品质同步在线检测分级技术与成套装备，研发了圆弧形轨道式禽蛋动态称重装置和自由托盘皮带输送式类球形水果动态称重装置，开发了基于CompactDAQ的便携式数据采集平台的和基于MATLAB的数据采集与处理软件。重点研究了禽蛋和水果称重装置的动态特性和机械振动干扰的性质。
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