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可可豆在巧克力生产中起着至关重要的作用，使其成为高度相关的作物。可可豆的收获后阶段，包括分类，质量评估和发酵，具有重要的重视。随着对可销售的可可豆的需求不断增长，对可靠，准确和快速技术的需求已经出现。这项研究在2016年至今的可可豆的收获后阶段提供了对机器学习技术的全面综述。分析36项研究，重点是分类，质量评估和发酵。建议的框架包括应用领域，学习算法，性能指标和报告的影响。值得注意的是，它探讨了各种机器学习应用，例如分类，质量评估和发酵，突出了常用算法，例如ANN，CNN和SVM。在性能指标方面，GLCM在可可分类中达到了最高的准确性（99.61％），ANFI在质量评估方面表现出色（99.715％），而K-NN则是发酵最准确的。本评论是可可豆领域研究人员的宝贵资源，为机器学习进步提供了见解。
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