基于机器视觉的苹果分级方法研究
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述1. 引言1.1 研究背景苹果是一种重要的水果，具有广泛的市场需求和种植面积。
苹果园果实识别技术的研究在现代农业中具有重要意义。
传统的果实识别主要依靠人工目测，这种方法效率低下、耗时费力且容易出错。
而基于机器视觉的果实识别技术可以通过图像处理和模式识别技术，实现对苹果园中不同果实的自动化识别和分类，极大地提高了识别准确性和效率。
随着农业智能化的发展，苹果园果实识别技术得到了越来越多的研究关注。
通过引入机器学习、深度学习和人工智能等技术，可以实现对苹果园中果实的精准识别和统计。
这不仅有助于提高苹果园的生产效率和质量，还可以减少人力成本和避免人为误差。
研究基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的实际意义和应用前景。
1.2 研究意义：苹果园果实识别技术是机器视觉领域的研究热点之一。
研究这一技术的意义在于可以提高农业生产效率、降低劳动成本、减少人为误差，实现智能化的果园管理。
随着人口增长和粮食安全问题的日益突出，果园的管理和生产过程要求更高效、更精准。
通过基于机器视觉的果实识别技术，可以对果园中的果实进行智能化识别和监测，帮助农民提高果实的产量和质量，提高农业生产的效益。
苹果园果实识别技术的研究还对推动农业现代化、促进农业科技进步具有积极的意义。
引入机器视觉技术可以使农业生产更加智能化、信息化，助力农业产业向着更加高效、环保的方向发展。
在当前社会对可持续发展的追求下，苹果园果实识别技术的研究对于推动农业产业结构调整和提升农业品质具有重要的意义。
2. 正文2.1 苹果园果实识别技术概述苹果园果实识别技术是指利用机器视觉和图像处理技术来识别和检测苹果园中的果实。
该技术主要应用于果园管理和农业生产中，可以帮助农民实现果实的自动化采摘、智能分级和病虫害监测等功能，提高生产效率和果实质量。
苹果园果实识别技术通常包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
通过摄像头或无人机等设备获取果园图像数据，然后对图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
基于机器视觉的水果分类技术研究
基于机器视觉的水果分类技术研究近年来，随着机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的水果分类技术也得到了越来越广泛的应用和研究。
水果分类技术的目的是将水果按照品种、等级、大小等分类，以便进行自动化种植、采摘、运输等。
本文将对基于机器视觉的水果分类技术进行深入研究。
一基本原理基于机器视觉的水果分类技术是利用计算机对水果图像进行处理和分析，从而实现水果的自动分类。
其基本原理是：通过摄像机将水果的图像信息捕捉下来，经过图像预处理、特征提取和分类等步骤，最终实现水果的分类。
图像预处理是将采集到的水果图像进行降噪、增强、色彩调整等处理，以便更好地提取水果的特征信息。
特征提取是从预处理后的图像中提取出代表水果本质特征的信息，如颜色、形状、纹理等。
分类是将特征进行分类和判别，以便实现水果的分类。
二水果识别的关键技术2.1 特征提取技术特征提取是实现水果识别的关键技术之一，其目的是从水果图像中提取出代表水果本质特征的信息。
目前，常用的特征提取方法有基于形状和基于颜色的两种。
基于形状的特征提取方法适用于水果形状比较规则的情况，如香蕉、苹果等；而基于颜色的特征提取方法适用于水果颜色鲜艳突出的情况，如柠檬、草莓等。
2.2 分类算法分类算法是将水果图像根据其特征进行分类的核心技术。
目前，常用的分类算法有支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法在水果分类技术中具有不同的优缺点，选择适合应用场景的算法可以提高水果识别的准确率和效率。
2.3 数据集构建数据集构建是实现水果识别的前提，它对水果分类技术的准确性和可靠性有着重要的影响。
构建数据集需要采集各种不同品种、不同成熟度、不同形状的水果图像，以及对这些图像进行标注。
构建完善的数据集是实现水果分类技术的关键之一。
三水果分类技术的应用基于机器视觉的水果分类技术在农业、食品加工、水果零售等领域都有广泛的应用。
在农业生产中，水果分类技术可以实现自动化种植、采摘、捡拾等操作，提高生产效率，降低人工成本；在食品加工中，水果分类技术可以实现对水果的自动检测、分选、去皮、切片等工序，提高加工效率，提高产品质量；在水果零售中，水果分类技术可以实现对水果品种、成熟度、大小等要素的准确判别，方便顾客选购和商家管理。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述1. 引言1.1 研究背景苹果是一种重要的经济作物，在世界范围内种植面积广泛。
苹果的品质和产量受到果实的生长发育和成熟情况的影响，因此果园管理人员需要及时准确地对苹果树上的果实进行识别和监测。
传统的方法主要依靠人工采摘和观察，效率低下且容易出现误差。
随着机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的苹果园果实识别成为了一种新的解决方案。
通过搭载摄像头和图像处理算法的设备，可以实现对苹果园中果实的自动识别和统计，提高了果园管理的效率和准确性。
本文将综述基于机器视觉的苹果园果实识别技术，探讨其在农业领域的应用前景。
同时也将分析当前存在的问题与挑战，为未来的研究和发展提供参考和展望。
【研究背景】部分结束。
1.2 研究意义苹果是世界上重要的水果之一，具有丰富的营养价值，备受消费者喜爱。
苹果园的管理和采摘过程中存在着一些问题，其中之一就是果实的识别和分类。
而基于机器视觉的苹果园果实识别技术可以有效地解决这一问题。
研究对于基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的意义。
通过机器视觉技术能够实现对苹果园中成熟果实的自动识别和分类，提高果实采摘的效率和准确性，减少人工成本。
有效的果实识别技术可以帮助果农更好地管理苹果园，合理安排采摘时间，提高果实的品质和产量，增加农业经济效益。
基于机器视觉的苹果园果实识别技术还能为果品质量溯源、果实病虫害检测、果实成熟度监测等提供技术支持，有助于提升苹果产业的发展水平。
研究基于机器视觉的苹果园果实识别技术具有重要的理论和实践价值，对于推动农业现代化、提高果农收益、促进农业可持续发展具有积极意义。
1.3 研究现状苹果园果实识别是现代农业领域的重要研究课题，通过对苹果园中果实进行自动化的识别和分类，可以提高果园管理的效率，优化农业生产流程，降低人力成本，减少农药的使用量等。
目前，国内外对于基于机器视觉的苹果园果实识别技术的研究逐渐增多，取得了一些显著的成果。
基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究
基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统研究随着现代农业的发展和技术的进步，农作物的种植和采摘工作越来越需要依靠机械化和自动化的手段。
在果园中，苹果的采摘和分拣工作一直是一项耗时耗力的任务，传统的人工采摘方式效率低下且成本高昂。
因此，基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统成为了研究的热点之一。
1. 引言苹果自动采摘分拣系统的研究旨在利用机器视觉技术实现对苹果树上成熟苹果的准确识别和自动采摘，并通过分拣系统将采摘下来的苹果按照不同的品质和大小进行分拣。
这一系统的研发旨在提高生产效率和质量，降低人工成本和资源浪费。
2. 苹果自动采摘技术2.1 图像识别技术苹果自动采摘系统的核心技术是图像识别技术。
通过摄像头获取苹果树上的图像，运用机器学习和深度学习算法对苹果的成熟度、形状和颜色等特征进行识别，从而确定哪些苹果可以进行采摘。
2.2 机器运动控制技术苹果自动采摘系统需要将识别出的苹果准确地采摘下来，这涉及到机器运动控制技术的应用。
根据识别结果，系统可以控制机械臂精准地抓取苹果，并通过适当的力度和速度进行采摘，以避免对苹果造成损伤。
3. 苹果分拣技术3.1 品质检测苹果自动采摘系统在采摘下来的苹果进行分拣之前，需要对苹果的品质进行检测。
这可以通过机器视觉技术对苹果外观的颜色、大小和完整性等进行分析，判断苹果的成熟度和是否出现病虫害，从而区分出合格的苹果和不合格的苹果。
3.2 分拣机构分拣机构是苹果自动采摘系统中非常重要的组成部分，它可以根据品质检测的结果，将采摘下来的苹果按照不同的标准进行分类和分拣。
分拣机构可以根据苹果的大小、颜色和形状等特征，将苹果送入相应的容器或流水线，以供后续的包装和销售。
4. 系统优势与挑战4.1 系统优势基于机器视觉的苹果自动采摘分拣系统相比传统的人工采摘方式具有很多优势。
首先，它可以提高采摘效率，减少人工劳动力的使用。
其次，系统可以精确识别和分拣不同品质的苹果，保证产品质量的稳定。
此外，该系统还能减少因人为疲劳造成的误操作，提高工作安全性。
基于机器视觉的苹果大小自动分级方法
图 １ 分 级 系 统 示 意 图
苹 果输 送 翻转 机 构 主 要 由双 锥 式 滚筒 、摩 擦 带 和 倾 斜 条等 组 成 。该 机 构 由链 传 动 完成 ，双锥 式 滚 筒 通 过 水平 轴 装 在 链 条 上 ，并 能 随链 条 向前 运 动 。
上 的报 道 ， 国外 ， 果 收 获 后 要 经 过 严格 的分 级 ， 在 苹
这 样 不 仅 拉 开 了价格 档 次 ，而 且 也 方 便 了消 费 者 的 购 买 。 中 国在 加 人 Ｗ Ｏ之前 ，农 产 品关 税 一 直 保 持 Ｔ 在 很 高 的水 平 ，国外 苹果 没 有 在 实 质 上 冲 击本 土 苹 果 。现 在 ，我 国农 产 品 的市 场 之 门 已经 打 开 ，中 国 近 １ ０亿 的农 业 人 口要 面 临来 自世 界 的竞 争 “ 。 长 期 以来 ，我 国 乡村 劳 动 力 资 源 丰 富 ，苹 果 生 产 的分 级 只 采 用人 工 方 式 。人 工 分 级 存 在 明显 的 缺 点 ：首 先 ，分级 标 准 的客 观 性 水 平 差 ，同 一 品种 的 苹 果 对 于 不 同 的产 地 ，其 人 为 制 定 的分 级标 准 可 能 不 同 ，即 使是 同一 个 生 产 者 ， 由于 受 情 绪 和疲 劳程 度 的影 响 ，所把 握 的标 准 也 在 波 动 ；另 外 ，分 级 的
国的 苹 果 分级 现 状 直 接 导 致 其 质 量 大 打折 扣 。研 究
如 何 提 高 我 国 的苹 果 自动 分 级 水 平 ，提高 其 在 市 场
上 的竞 争力 ，对 于我 国这 样 一个 苹果 生 产 大 国 ，具
有 深远 意义 。在 此 基 础 上 ，本 文 提 出 了一 种 基 于 ＇ 机 器 视 觉 的苹 果 大 小 自动 分 级 方 法 。
基于机器视觉的水果品质检测研究进展
基于机器视觉的水果品质检测研究进展摘要：水果品质检测关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。
传统的外观品质检测主要是利用分级机械，其存在很多不足之处，因此提出了利用机器视觉进行无损检测的技术。
利用机器视觉技术主要是检测水果的大小、形状、颜色和表面缺陷四个性状参数。
本文总结了国内外一些利用机器视觉技术对水果进行检测分级的成果，并以苹果外部品质检测与分级系统为例做了说明。
然后就未来的发展前景做了展望。
关键词：水果品质检测，机器视觉技术，大小，形状，颜色，表面缺陷一、前言水果品质检测是水果商品化处理的关键环节之一，直接关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。
品质检测主要包括外观品质和内部品质两个方面，传统的外观品质检测主要是利用分级机械，根据水果的大小重量等指标进行分级，该方法主要是通过设计专用机械结构来检测水果的大小和重量，而无法对水果的颜色纹理和表面缺陷等做出评价，设备专用性强，利用率低，检测时水果常发生碰撞，容易导致水果的损伤。
近些年来发展起了利用机器视觉技术进行水果质量检测的技术。
机器视觉技术从概念上讲是用计算机实现人的视觉功能也就是用计算机代替人眼实现对客观三维世界的认识。
机器视觉是一门涉及到人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理学、模式识别等诸多领域的新兴交叉学科[1]。
利用该技术可以实现高效率、无损害的水果品质检测。
二、国内外研究现状在水果外观品质的检测中，主要是针对其大小、形状和颜色三个性状进行检测。
按果实大小进行检测，选出大小基本一致的果实，有利于包装贮存和加工处理；而每种水果均具备相似的外形，通过制定形状等级，进行销售时可以提高水果的销售力；外表颜色是水果的最重要外观参数之一，消费者常常根据果品的颜色来决定是否购买。
另外，果实表面缺陷也是水果品质检测的一个重要形状。
针对上述几个方面的机器视觉检测法国内外研究人员已获得很多研究成果。
1、国外研究现状Throop[2]等通过平移和旋转苹果来获取不同角度的图像，根据这些图像计算出苹果的赤道半径和面积；然后把苹果视为椭球体，计算出苹果的长轴和短轴，并据此估算苹果的大小。
基于机器视觉的苹果分级检测方法
• 7•苹果是人们在日常生活中喜闻乐见的水果，为了实现对苹果的快速分级，本文对基于机器视觉的苹果分级检测方法进行了探究。
先是通过图像预处理方法，对图像进行了图像降噪和图像分割等预处理操作，然后在苹果大小特征提取方面，提出利用最小外接圆法实现对苹果直径的计算；关于苹果形状特征提取，则选用了苹果横纵径比值的方法；在苹果颜色方面，使用HSI 颜色模型，并通过计算苹果红色着色率的方法进行其表面颜色等级的划分。
本文将人工分级与机器视觉分级进行对比。
数据表明利用机器视觉技术实现的苹果分级有很好的前景，可以有效的克服人工分级的不足，对于加快苹果产业智能化，及水果产业的智能化水平的提高都有很好的借鉴价值。
引言：随着高新技术的发展，高新技术与农业领域的结合也愈发深入，并对农业的发展起到重要的推动作用。
（Zhang B,Huang W,Li J,et al.Principles,developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables:A review:Food Res.Int,2014；田有文，程怡，王小奇，等.基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取：农业工程学报，2014；Neves D P,Mehdizadeh S A,Tscharke M,et al.Detection of flock movement and ehavior of broiler chickens at different feeders using image analysis:Inform.Process.Agric,2015）而其中典型的代表就是机器视觉技术。
机器视觉的技术最开始是在20世纪60年代时被提出的，到了80年代在我国国内也开始了相关的研究。
现在机器视觉技术已经在制造业的缺陷检测及自动化生产等领域获得了充分的应用。
基于计算机视觉技术的水果分级研究进展
颜 色 和表 面 缺 陷 等外 部 品 质特 征 进 行 的 ，有 单 指 标
分 级 和多 指 标 综 合 分 级 两 大类 。
关 键 。发 达 国 家 的 经 验 告诉 我们 ，水 果 产 值 的 大部
分 是 由采 后 处 理 和加 工 创 造 出 来 的 。在 美 国 、欧 洲 以及 澳 大 利 亚 等 国家 ，除 了在 收 获 季 节 随摘 随卖 少 量 水果 之 外 ，绝 大部 分 水 果 都 必 须 经 过 采 后 处 理 程 序 ，否 则 不 能 成 为 商 品 。 目前 ，我 国水 果 采 后
用 机 器 视 觉 技 术 进 行 苹 果 大 小 和 碰 伤 分 级 的 深 入 研
处 理 能 力 不 到 水果 总量 的 ５ ％，采 后 烂 果 率 高 达 ２ ％ ５
以上 。 由此 可见 ，水 果 采 后 处 理 对 我 国水 果 业 乃 至
整 个农 业 的 重要 性 。
究 ，但 分 级 正确 率 仅 为 ６ ％ 国 内开 展 水 果 智 能 分 ９。 级 的研 究 已 近 １ ０年 ， 于很 好 地 借 鉴 了 国外 在 该 领 由 域 的研 究 成 果 ，发 展 速 度 较 快 。应 义斌 （ ０ ０） ２０ 去 除 果 梗 并 完 成 了边 缘 提 取 与 细 化 的 水 果 图像 ，通 过 曲线 积 分 并 离 散 ，求 水 果 形 心 坐 标 ，进 而 建立 黄 花 梨 实 际 最 大 横 径 与 预 测 最 大 横 径 关 系 的 线性 回 归 方 程 ，二 者 相 关 系 数 为 ０ ９ 。 冯斌 等 （ ０ ３ 通 ．６ ２０ ） 过 水 果 图像 的边 缘 像 素 求 水 果 形 心 ，取 过 形 心 的 半 径 序 列 中最 小 值 方 向为 水 果 轴 向 ，将 轴 向 宽度 ４等 分 ，过 ３等 分 点 求 垂 直 于 轴 向的 果 径 ，最 大值 作 为 水果 大 小 的 特 征 值 。试 验 结 果 表 明 ，轴 向检 测 正 确
基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究
基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究作者：刘福华来源：《机电信息》2021年第28期摘要：机器视觉就是利用图像摄取装置等产品代替人眼做测量和判断，当前在水果分级分拣领域应用极广，已成为工业机器人进行农产品自动化检测的研究热点，但如何对采集到的自然图像进行高效目标分割和识别检测，成为制约分拣机器人应用的技术难点。
现利用机器视觉测量精度高、结果稳定可靠和非接触性等优点，通过对苹果进行尺寸测量、空间定位，并根据果形大小、色泽光洁程度和表面缺陷等指标进行特征识别，实现对苹果品质的科学精准分级和自动分拣，并利用机械手臂自动完成不同等级水果的分拣，实现生产线上的“手眼”协调工作。
关键词：机器视觉;水果分级分拣;关键技术0 引言当前对苹果品质的检测工作主要依靠人工完成，但是人工检测会存在误判、效率低和成本高等问题，且对于后期的水果分拣工作也存在效率和准确率低的问题。
机器视觉就是用图像摄取装置等来代替人眼做一些分析和判断，自动得到一些问题的结果，近年来其以速度快、信息量大、功能多等特点在水果分级分拣领域得到了广泛应用[1-3]。
本研究从水果的分级分拣环节入手，利用图像分割和深度学习算法，达到了准确高效分拣水果的目的。
1 水果分级分拣系统硬件搭建水果分级分拣系统样机如图1所示，其主要由硬件系统和软件系统构成。
（1）硬件系统包括图像采集模块、机械手模块。
图像采集模块用于图像的获取，作为图像分析的数据源;机械手模块用于对水果进行抓取。
（2）软件系统主要实现苹果的智能识别和自动抓取功能，包括苹果定位模块、苹果分类识别模块和机械手抓取模块。
其中抓取系统的X轴、Y轴运动利用标准滑台实现，Z轴运动利用滚珠丝杠花键实现，同时还可以实现旋转和旋转移动;利用PLC对电机进行闭环控制，实现抓取装置准确定位;利用气缸驱动夹具实现抓取功能。
2 水果分级分拣系统关键技术研究基于机器视觉的苹果分拣系统要解决两个关键问题，一是如何通过图像来确定苹果的空间位置，二是如何通过图像来确定苹果的分类和分级。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述随着人工智能领域的不断发展，在农业领域，利用机器视觉技术对果实进行识别已成为可行的解决方案。
本文将对基于机器视觉的苹果园果实识别研究进行综述。
一、研究背景苹果作为我国重要的果树之一，其病虫害等问题一直是困扰果农的重要问题。
苹果果实的质量不仅关系到果农的经济收益，同时也关系到消费者对果品的认可度和信任度。
因此，确保苹果果实的质量，提升种植效益已成为苹果种植业的重要目标。
传统的果实识别通常是通过人眼进行，这样不仅费时费力，且难以避免出现误差。
利用机器视觉技术进行果实识别，可以提高识别的准确率和速度，减少人工干预，提升效率。
二、研究现状利用机器视觉技术进行苹果果实识别已有很多研究。
其中，多数采用了数字图像处理技术、机器学习技术等方法，将这些方法综合运用，实现对苹果的自动非接触式检测和病虫害的识别。
1.数字图像处理技术针对苹果果实的外观特征，研究人员采用颜色空间转换法、边缘检测法、形态学处理法以及区域生长法等数字图像处理技术，实现了对苹果果实的有效提取。
2.机器学习技术利用机器学习技术训练模型，可以实现对苹果果实的自动分类和检测。
研究人员利用影像处理软件，提取苹果表面的特征，让模型自主学习，并能够自动判断识别苹果品种及是否有病虫害。
3.综合应用三、研究展望尽管利用机器视觉技术进行苹果园果实识别已经有了很多研究，但研究人员还需进一步实现技术的使能和应用发展。
下一步应从以下几方面着手：1.优化算法研究人员需要针对不同果实特征优化算法模型，提高模型的准确率和鲁棒性。
2.提高数据质量由于果实的种类、形状、大小、颜色等参数差异较大，为了提高模型训练效果，研究人员需要大量采集高质量的数据集，以避免模型过拟合和欠拟合的问题。
3.加强应用研究研究人员需要在果农群体中深度调研，了解农民的实际需求，加强技术应用的研究，提高果农的种植效益和果品质量。
总之，利用机器视觉技术进行苹果园果实识别已经成为提高苹果种植效益和果品质量的有效解决方案。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于机器视觉的果实识别技术逐渐成为一个热门的研究方向。
苹果园果实识别是农业生产中重要的一环，准确地识别和分类果实对于果园管理、采摘和销售具有重要意义。
本文将综述基于机器视觉的苹果园果实识别研究的现状和发展趋势。
果实的外观特征是进行识别和分类的主要依据。
传统的果实识别方法通常基于对果实颜色、形状和纹理等外观特征的分析和匹配。
这些方法主要依赖于人工提取特征和设计分类算法，存在着对专业知识的依赖、特征提取过程的主观性和分类准确性不高的问题。
近年来，深度学习技术的兴起为果实识别带来了新的机遇。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过训练大规模数据集来自动学习和提取特征，并通过网络层次结构来实现多级抽象和表达。
基于深度学习的果实识别方法主要采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征提取和分类。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取并保留图像的空间结构和纹理特征，通过全连接层对特征进行分类。
目前，基于深度学习的苹果园果实识别已经取得了较好的效果。
研究者通过建立大规模果实图像数据集，并采用迁移学习和数据增强等方法来提高模型的泛化能力和识别准确性。
还有研究者通过引入多尺度和多模态信息，进一步提高果实识别的性能。
一些学者还利用其他传感器如红外相机和超声波传感器等来获取果实的内部信息，结合机器视觉进行综合分析和识别。
基于机器视觉的苹果园果实识别仍然面临一些挑战。
果实的外观特征受到多种因素的影响，如果实生长阶段、光照条件和摄像机角度等，这些因素会导致果实的外观变化，增加了识别的难度。
果实园环境复杂，存在着病虫害、果实遮挡和果实密集等问题，如何在这种条件下准确地识别果实还有待进一步研究。
果实的检测和位置定位也是果实识别的关键问题，如何准确地检测和定位果实对于进一步提高果实识别的精度和效率具有重要意义。
基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究
基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究基于机器视觉的苹果分拣关键技术研究摘要：随着科技的不断进步，机器视觉技术在农业领域的应用日益广泛。
本文将重点研究基于机器视觉的苹果分拣关键技术，包括图像采集、图像处理和分类算法。
通过这些技术的研究与应用，可提高苹果分拣的效率和准确性，提高果品质量和产量。
第一部分：引言近年来，苹果产业得到了蓬勃发展，苹果的产量和质量成为农民和企业关注的重点。
然而，苹果的分拣过程依赖于人工，工作效率低下且存在人为误差。
为了解决这一问题，机器视觉技术成为了一种很有潜力的解决方案，通过图像采集、图像处理和分类算法，可以实现苹果的自动分拣，提高分拣效率和准确性。
第二部分：图像采集图像采集是苹果分拣中的第一步，它直接关系着后续的图像处理和分类算法的准确性。
采集苹果图像需要使用高分辨率的相机并选择适当的采集角度和光照条件。
此外，可采用多视角图像采集技术，以获取不同角度的苹果图像，提高分拣的准确性。
第三部分：图像处理苹果图像采集后，需要进行图像处理以去除噪声和提高图像质量。
首先，对图像进行预处理，包括去除背景、平滑处理和增强对比度。
接着，采用边缘检测、直方图均衡化等算法来提取苹果的特征，并进行图像分割，将苹果与背景分离。
最后，对分割后的苹果图像进行形态学运算和形状匹配，得到苹果的大小、形状等特征，为后续的分类算法提供数据支持。
第四部分：分类算法分类算法是基于机器视觉的苹果分拣中的关键技术，它决定了分拣的准确性和效率。
采用机器学习算法，通过对已经标注好的苹果图像进行训练，建立分类模型。
常用的分类算法有支持向量机、决策树、神经网络等。
分类算法的准确性可以通过交叉验证等方法进行评估，同时也可根据误差分析来进一步优化算法的性能。
第五部分：实验与结果分析为了验证基于机器视觉的苹果分拣技术的可行性和有效性，进行了一系列实验。
实验使用了市场上常见的苹果品种，采集了大量的苹果图像作为训练和测试数据。
结果表明，所提出的苹果分拣系统在分拣效率和准确性方面具有较高的表现。
基于机器视觉的红富士苹果自动分级算法设计
理论与算法2019.01基于机器视觉的红富士苹果自动分级算法设计苗艳华，杜青，沈花玉(天津天狮学院信息与自动化学院，天津，301700 )摘要：水果分级是水果商品化处理的重要一环,为实现苹果自动分级，本文以红富士苹果为测试对象，设计了基于机器视觉的自动分级算法。
该算法首先对苹果图像进行灰度化、平滑、增强、分割、边缘提取等预处理；然后综合果径大小、红色着色比及果形圆度三种特征进行自动分级。
该方法较单一特征的分级算法更符合实际需求，经实验验证，分级正确率可达90%,具有一定的应用价值。
关键词：机器视觉；苹果；自动分级Design of Red Fuji Apple Automatic Grading Algorithm Based onMachine VisionMiao Yanhua,Du Qing,Shen Huayu(Institute of Information and Automation,Tianjin Tianshi College,Tianjin, 301700)Abstract:Fruits grading is an important operational link in commercial treatment of fruit.In orderto achieve apple automatic grading,taking the Red Fuji apple as test object,the paper proposed an apple grading algorithm based on machine vision.Firstly,image processing technology was usedto denote the original image in order to grayscale,denoise,enhancement,segmentation,contour extraction and other processing.Then,extract the diameter,red coloring rate and roundness valueof apple.Finally,the apple can be classified via the pared with a single feature classification,the grading algorithm is more effective and suitable.Simulation results show that the accuracy rate of the grading algorithm can up to 90%, with certain application value.K e y w o r d s:machine vision;apple;automatic grading0引言机器视觉技术应用于水果的品质检测，既可以提高检测 的准确性,又节省了大量劳动力。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述一、果实图像采集果实图像采集是机器视觉果实识别系统的第一步，其质量直接影响果实识别的准确性。
目前，常用的果实图像采集方式包括摄像机拍摄、无人机航拍和机器人自动采集等。
摄像机拍摄是最为常见的方式，一般采用数字相机或高分辨率摄像头进行拍摄，这种方法简单易行，成本低廉，但需要人工操作，效率较低。
无人机航拍是一种新型的果实图像采集方式，通过搭载摄像头的无人机进行航拍，可以实现大面积果园的高效图像采集，但存在飞行高度、天气条件和设备成本等限制。
机器人自动采集是最为高效的图像采集方式，通过自动化设备实现果园内果实的自动采集和图像采集，降低了人力成本和提高了效率，但需要在果园内部署大量的机器人设备。
二、图像处理与分析果实图像采集后，需要对图像进行预处理和分析，以提取果实的特征信息。
常用的图像处理方法包括图像去噪、图像增强、边缘检测、色彩分割等。
去噪是为了减少图像中的噪声干扰，提高果实特征的可视度；图像增强是为了增强图像的对比度和清晰度，使果实的特征更加突出；边缘检测是为了识别果实的轮廓和形状；色彩分割是为了提取果实的颜色信息。
图像处理和分析是果实识别的关键步骤，影响了后续果实识别算法的准确性和高效性。
三、果实识别算法果实识别算法是机器视觉果实识别系统的核心部分，其目标是通过图像处理和分析的结果，实现对果实的自动识别和分类。
目前，常用的果实识别算法包括基于颜色特征、形状特征和纹理特征的算法。
基于颜色特征的算法是最为常见的方法，通过果实的颜色信息进行识别和分类；基于形状特征的算法主要是通过果实的轮廓信息进行识别和分类；基于纹理特征的算法是通过果实表面的纹理信息进行识别和分类。
还有一些基于深度学习的果实识别算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这些算法能够自动学习和提取图像中的高阶特征，具有很高的识别准确度和鲁棒性。
四、研究现状与展望目前，基于机器视觉的苹果园果实识别研究已经取得了一定的进展，但依然存在一些问题和挑战。
【精品】基于机器视觉的苹果大小自动分级方法
基于机器视觉的苹果大小自动分级 方法
农机化研究2008年 江旺
摘要
介绍了采用机器视觉的苹果大小 自动分级，利用CCD摄像机获取 苹果的样本图像，应用MATLAB 软件编程实现了对样本图像的背 景去除、二值化、图像平滑、特 征量提取和图像标定等处理，参 照苹果分级的国家标准完成了苹 果自动分级。 试验表明，此方法分级精度高， 且速度快。
3 自动分级 3．1分级原理
• 利用图像标定比例对检测到的特征量进行 转化，可以得到苹果的实际直径。苹果大 小分级可以按照国家标准进行在GB106589中，关于苹果直径分级参数如表1所示。
3．2 分级结果分析
• 文中以红富士为研究对象，选取64个样本 进行分级。视觉分级结果和人工分级结果 见表2所示。
• • • •
1 分级系统构成及图像采集过程 2 视觉检测样本图像处理 3 自动分级 4 结论
1 分级系统构成及图像采集过程 1．1 分级系统构成
• 分级系统主要由苹果输送翻转机构、机器 视觉识别系统和分级机构组成，如图1所示。
1．2 图像采集过程
• 试验时，调节CCD摄像头的焦距和苹果输 送翻转部分的速度，直到采集苹果图像清 晰为止，锁定焦距和苹果输送翻转部分的 速度。CCD摄像头采集苹果视频信号存储 在数码录像带上。试验结束后，视频信号 通过USB接口传输到微机，并以MPEG格 式存储，称为视觉检测样本。
谢谢
去除背景后的图像如图2所示。
2．2 二值化
• 图像二值化处理是特征量提取所必需的。 去除与边缘相连的背景物后，图像还是真 彩色图像。为将图像变换成二值图像，应 将图像变换成灰度图像。 • 实现彩色图像灰度化可使用如下语句： • x2=mat2gray(x1)：
基于机器视觉的水果分级系统
基金项目：山东省自然科学基金资助项目（编号：ＺＲ２０１９ＭＦ０６３）；山东省重点研发计划项目（编号：２０１７ＧＧＸ１０１１５）作者简介：刘佳浩，男，青岛大学在读硕士研究生。
通信作者：高军伟（１９７２—），男，青岛大学教授，博士。
Ｅ ｍａｉｌ：ｑｄｇａｏ１６３＠１６３．ｃｏｍ收稿日期：２０２２ １０ ２６ 改回日期：２０２３ ０１ １３犇犗犐：１０．１３６５２／犼．狊狆犼狓．１００３．５７８８．２０２２．８０９６７［文章编号］１００３ ５７８８（２０２３）０６ ０１１２ ０７基于机器视觉的水果分级系统Ｄｅｓｉｇｎｏｆｆｒｕｉｔｇｒａｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ刘佳浩１，２犔犐犝犑犻犪 犺犪狅１，２ 高军伟１，２犌犃犗犑狌狀 狑犲犻１，２ 张炳星１，２犣犎犃犖犌犅犻狀犵 狓犻狀犵１，２ 王建冲１，２犠犃犖犌犑犻犪狀 犮犺狅狀犵１，２（１．青岛大学自动化学院，山东青岛 ２６６０７１；２．山东省工业控制技术重点实验室，山东青岛 ２６６０７１）（１．犆狅犾犾犲犵犲狅犳犃狌狋狅犿犪狋犻狅狀，犙犻狀犵犱犪狅犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犙犻狀犵犱犪狅，犛犺犪狀犱狅狀犵２６６０７１，犆犺犻狀犪；２．犛犺犪狀犱狅狀犵犘狉狅狏犻狀犮犻犪犾犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犐狀犱狌狊狋狉犻犪犾犆狅狀狋狉狅犾犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犙犻狀犵犱犪狅，犛犺犪狀犱狅狀犵２６６０７１，犆犺犻狀犪）摘要：目的：解决目前水果分级检测方法效率低、误检率高等问题。
方法：以苹果为分拣对象，设计一个基于机器视觉的水果分级系统。
对实时采集得到的苹果图像进行预处理，使用改进的Ｃａｎｎｙ边缘检测算法进行边缘提取，通过最小外接圆法拟合边缘坐标得到苹果的横切面半径。
将采集到的ＲＧＢ图像转换为ＨＳＩ图像，根据Ｈ分量范围计算红色区域比例，判断苹果的色泽度。
统计区域像素点个数，分别求取苹果的面积和周长，计算出苹果的圆形度。
结合苹果果径长度、色泽度和圆形度３个特征值对苹果进行综合分级。
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述
基于机器视觉的苹果园果实识别研究综述摘要：机器视觉是一项应用广泛的技术，在水果园的果实识别中具有重要的应用价值。
本文对基于机器视觉的苹果园果实识别研究进行了综述。
首先介绍了苹果园果实识别的相关背景和现状，包括果实识别的重要性和发展动态。
然后，对果实识别的关键技术进行了详细讨论，包括图像预处理、特征提取与选择、分类器设计等。
接着，对苹果园果实识别的现有方法进行了介绍和分析，包括基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。
总结了目前存在的问题和挑战，并提出了未来的研究方向。
通过对机器视觉在苹果园果实识别中的应用研究综述，有助于加深对这一领域的理解，并为进一步的研究提供参考。
关键词：机器视觉，苹果园，果实识别，图像处理，分类器设计引言随着农业现代化的快速发展，水果园的管理与种植技术也在不断改进。
果实的识别与分类是农业生产中的一项重要工作。
传统的果实识别方法多依赖于人工观察和经验判断，无法满足大规模种植的需求。
而基于机器视觉的果实识别技术则能够实现自动化、高效率和准确性。
对机器视觉在苹果园果实识别中的研究具有重要的实际意义。
一、苹果园果实识别的背景和现状水果园的果实识别是一项复杂的任务，需要对水果的形状、颜色、纹理等特征进行综合分析和判断。
传统的果实识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，存在准确性低、工作量大、效率低等问题。
随着机器视觉技术的发展，基于图像处理和模式识别的果实识别方法得到了广泛应用。
目前，苹果园果实识别的研究主要集中在以下几个方面：1）果实的图像获取和处理技术；2）果实的特征提取和选择方法；3）果实的分类器设计和性能评价。
二、果实识别的关键技术1. 图像预处理果实图像的预处理是果实识别中的重要一步，其目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。
常见的图像预处理技术包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
2. 特征提取与选择果实的特征提取是果实识别的核心技术，其目的是通过对果实图像的特征描述实现对果实的分类。
基于机器视觉的水果自动分级
基于机器视觉的水果自动分级摘要：果品采后分级，对于保证果品质量，方便贮运，促进销售，便于食用和提高产品的竞争力具有重要意义。
因此,发达国家极为重视，特别注重果品分级机械的开发。
水果分级技术能够保证水果的质量，提高消费者的满意度，增强水果产业的竞争力和利润水平。
本文介绍了水果自动分级机的研究现状，综述了国内基于机器视觉的水果自动分级技术在大小、形状、颜色和表缺陷分级方面的研究现状，分析了基于机器视觉的水果自动分级过程中存在的不足，提出了利用定向装置与机器视觉相结合的水果分级的思路。
关键词：机器视觉；定向装置；水果分级；进展Automatic classification of fruits based on the Machine vision Abstract: The grading of post-harvest fruit is important for ensureing fruit quality, convenient storage and transportation, the promotion of sales ,human consumption and improving the competitiveness of products. Therefore, the developed countries attached great importance, with particular emphasis on the development of fruit grading machinery Technologies for grading and sorting fruit would assure the quality and whole-sameness of fruit, increase consumer satisfaction, and enhance the competitiveness and profit-ability of the fruit industry. In this paper, the present situation of fruit sorting robots was reviewed; the computer fruit grading technologies based on size, shape, color and surface defect are introduced in China. After disadvantages of fruit grading method only based on machine vision are analyzed, the new method of combining machine vision with oriental device is put forward in the paper.Key words: machine vision;oriental device;fruit grading;prospect我国是水果生产大国，特别是90 年代以来发展更为迅速。