基于计算机视觉技术的水果分级研究进展
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。
水果分级机毕业设计论文
水果分级机毕业设计论文题目：基于机器视觉的水果分级机设计与实现摘要：随着农业科技的发展，水果产业也在不断壮大。
然而，在水果生产过程中，水果分级依然是一个繁琐的工作。
本文设计并实现了一种基于机器视觉的水果分级机，采用图像处理和机器学习算法对水果进行快速分级，有效提高了水果分级的自动化水平。
实验证明，该水果分级机具有较高的准确度和效率。
关键词：机器视觉；水果分级；图像处理；机器学习一、引言水果是人们日常生活中不可或缺的一部分，随着人们对食品安全和品质的要求不断提高，水果的分级也变得越来越重要。
然而，传统的水果分级方法存在劳动力需求高、效率低以及人为误差大等问题。
因此，基于机器视觉的水果分级机成为了一种重要的解决方案。
二、水果分级机的设计1.系统结构水果分级机由传送带、图像采集模块、图像处理模块、机器学习模块和分级控制模块等组成。
传送带将水果送入图像采集模块，采集到水果的图像后传输给图像处理模块进行图像处理，处理后的图像送入机器学习模块进行分类，最后分级控制模块根据分类结果将水果分级。
2.图像采集模块采用高清摄像头进行图像采集，确保获取到水果的清晰、准确的图像。
3.图像处理模块对采集到的图像进行灰度化、去噪、边缘检测等处理，提取出水果的特征信息。
4.机器学习模块使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法进行水果的分类训练，训练得到分类模型用于实际分类。
5.分级控制模块根据机器学习模块输出的分类结果，对水果进行分级控制，将水果按照大小、形状等特征分成不同等级。
三、水果分级机的实现与实验1.硬件配置使用Arduino单片机控制传送带和采集模块的运行，使用高清摄像头进行图像采集。
2.软件实现使用Python编程语言实现图像处理和机器学习算法，使用OpenCV库进行图像处理，使用scikit-learn库实现支持向量机算法。
3.实验结果与分析通过采集一定数量的水果图像进行实验，结果显示，该水果分级机在准确度和效率方面表现良好。
基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计
I 基于计算机视觉的水果分级检测系统的设计摘要计算机视觉应用于水果的品质检测，带来了许多方便。
既可以提高检测的精度、准确度。
又节省了大量的劳动力，让人们从繁重的人工检测工作中解脱出来。
本文以苹果为研究对象，研究了计算机视觉技术应用于水果分级检测的基本理论和方法。
研究了苹果图像的预处理，包括平滑滤波、图像的灰度化以及图像的二值化。
研究了苹果的大小检测。
先把苹果图像与背景分离，再计算出苹果图像的像素点数，通过预先测定出的一个像素点与真是面积的比值，进而算出苹果的真是面积，最后通过直径的大小来确定苹果大小等级。
研究了苹果的颜色检测，通过HIS颜色模型中的H分量来判定出苹果的着色面积，通过着色面积与苹果的大小做比，得出苹果的着色比，通过着色比来判定苹果颜色等级。
研究了苹果的缺陷检测。
对苹果图像的灰度化，再通过用合适的阀值二值化图像确定出缺陷区域，在通过一些简单的运算得出缺陷的面积，通过缺陷的面积确定苹果的缺陷等级。
关键词：计算机视觉，图像处理，水果分级II The Design of Fruit Grading Detection System Based onComputer VisionABSTRACTComputer vision applied to fruit quality inspection, brought a lot of convenience. Can enhance the detection accuracy. And save a lot of people's labor from the heavy manual inspection work in earnest. So today I will introduce the basic theory and methods of a technology which can detect fruit ,this technology takes apple as the research object .Apple image preprocessing, including filtering, the grayscale of the image and the binarization of images.The size of the detection of apple. Departing apple's image and background first, secondly ,calculate the number of the apple image's pixels. Thirdly ,calculate the area of the apple in real through the predetermined ratio of a pixel area and its real area.Finally,determine the apple's size class through diameter .The color of apple detected by its color model HIS.We use the component H in HIS model to determine apple's colored area, through the ratio of the colored area's size and the apple's size in real we can find out the color ratio. So we can determine the class of color through color ratio.The apple defect detection.We should make out the grayscale image of the apple at first, and then by using the appropriate threshold of the binary image to determine the defect area, so we can draw out the area of the detection through some simple operations .Finally we can determine the defect level of this apple through the area of detection.Key words:Computer vision, image processing, fruit gradingIII目录1绪论 (1)1.1 研究的目的与意义 (1)1.2 国内外研究的现状 (1)1.2.1 国外情况 (1)1.2.2国内情况 (2)1.3 研究内容 (2)1.4 技术路线 (2)1.5 本章小结 (3)2图像预处理方法研究 (4)2.1 引言 (4)2.2 图像的平滑处理 (4)2.2.1 中值滤波法 (5)2.2.2 快速中值滤波 (5)2.2.3 邻域平均法 (5)2.4图像的二值化 (7)2.5 本章小结 (8)3 苹果的大小检测 (9)3.1 引言 (9)3.2 大小检测分级研究 (9)3.3 苹果大小特征提取 (11)3.4 苹果大小分级试验与结果 (12)3.5 本章小结 (12)4.1 引言 (13)4.2 颜色模型 (13)4.3苹果表面颜色特性分析 (17)4.4 苹果颜色着色度提取与等级划分 (17)4.5 本章小结 (18)5 水果的缺陷检测 (19)5.1引言 (19)5.2水果缺陷检测研究 (19)5.3水果缺陷检测试验与结果 (21)5.4本章小结 (23)IV6 水果分级的系统研究 (24)6.1引言 (24)6.2系统工作原理 (24)6.3本章小结 (26)致谢 (27)参考文献 (28)基于计算机图像处理的水果分级检测系统的设计 11绪论1.1 研究的目的与意义自古以来我们国家就是一个农业大国，农业在国民收入中占据了很大的比重。
基于卷积神经网络的水果图像分类识别研究
基于卷积神经网络的水果图像分类识别研究一、本文概述Overview of this article随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，图像分类识别在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于卷积神经网络的水果图像分类识别技术，因其高效准确的特性，在农业、食品工业、智能仓储等领域具有重要的实用价值。
本文旨在深入研究卷积神经网络在水果图像分类识别中的应用，探索其性能优化和提升的有效方法。
With the rapid development of computer vision and deep learning technology, the application of image classification and recognition in various fields is becoming increasingly widespread. Among them, fruit image classification and recognition technology based on convolutional neural networks has important practical value in fields such as agriculture, food industry, and intelligent warehousing due to its efficient and accurate characteristics. This article aims to conduct in-depth research on the application of convolutional neural networks in fruit image classification and recognition, andexplore effective methods for optimizing and improving their performance.本文首先概述了卷积神经网络的基本原理和发展历程，分析了其在图像分类识别任务中的优势。
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。
机器视觉技术在果蔬分类中的应用研究
机器视觉技术在果蔬分类中的应用研究一、引言近年来，随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到广泛应用。
机器视觉技术作为人工智能的一个重要分支，对果蔬分类提供了一种高效、准确和自动化的解决方案。
通过使用机器视觉技术，可以实现果蔬的快速、无损、精准分类，有效提高果蔬行业的生产效率和质量。
二、机器视觉技术概述机器视觉是指利用计算机科学、光学、图像处理等技术，使计算机系统能够模拟人眼的视觉系统，从图像或者视频流中自动提取并分析信息。
机器视觉技术包括图像采集、图像处理、模式识别、机器学习等多个环节，通过将这些技术结合起来，可以实现对果蔬的自动分类。
三、果蔬分类的挑战果蔬的形状、大小、颜色、纹理等特征各不相同，其中许多特征很难通过人工眼睛准确辨别。
另外，果蔬的种类繁多，需要投入大量的人力物力进行分类。
传统的果蔬分类方法需要依赖人工，效率低下且容易出错。
因此，研究发展机器视觉技术用于果蔬分类，具有重要实际意义。
四、机器视觉技术在果蔬分类中的应用1. 图像采集首先，需要使用高分辨率的摄像设备对果蔬进行拍摄。
这些设备需要能够捕捉到果蔬的细节特征，并生成高质量的图像或视频流。
2. 图像处理接下来，采集到的图像需要经过预处理，包括去噪、边缘检测、图像增强等步骤，以提高图像的质量和提取出果蔬的关键特征。
3. 特征提取特征提取是机器视觉技术中的一个重要环节。
通过对果蔬图像进行特征分析，可以提取出与分类相关的特征，如颜色、纹理、形状等。
这些特征将作为分类模型的输入。
4. 分类模型训练在机器学习领域，常用的分类模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
利用预处理后的图像和提取到的特征，可以通过对分类模型进行训练，建立一个能够自动识别不同类别果蔬的模型。
5. 果蔬分类模型训练完成后，可以将其应用于实际的果蔬分类任务中。
通过将果蔬的图像输入到分类模型中，模型可以自动识别出果蔬的种类，并将其按照预定的分类标准进行分类。
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。
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。
水果分拣技术的研究现状与发展
水果分拣技术的研究现状与发展以水果分拣技术的研究现状与发展为题，本文将从以下几个方面对水果分拣技术进行探讨。
一、研究现状水果分拣技术已经取得了长足的进展。
传统的水果分拣主要依靠人工进行，但这种方式效率低下且成本较高。
随着科技的发展，机器视觉和图像处理技术的应用为水果分拣带来了新的解决方案。
通过使用高分辨率的相机和先进的图像处理算法，可以实现对水果的快速、准确的分拣。
二、分拣技术的发展趋势水果分拣技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 机器视觉技术的应用：随着机器视觉技术的不断进步，水果分拣机器可以通过高分辨率相机捕捉水果的图像，并利用图像处理算法对水果进行分类和分拣。
这种技术可以提高分拣的准确性和效率。
2. 深度学习的应用：深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以对大量的数据进行训练和学习。
通过深度学习算法，水果分拣机器可以自动学习水果的特征，并根据学习到的知识进行分类和分拣。
3. 智能感知技术的应用：智能感知技术是指通过传感器等设备对环境进行感知和理解的技术。
通过使用智能感知技术，水果分拣机器可以实时获取水果的信息，并根据不同的属性进行分拣。
例如，通过测量水果的重量、颜色和硬度等属性，可以将水果按照不同的标准进行分拣。
三、水果分拣技术的优势与传统的人工分拣相比，水果分拣技术具有以下优势：1. 提高分拣效率：水果分拣技术可以实现自动化和高效率的分拣，大大提高了分拣的效率和准确性。
2. 降低成本：水果分拣技术可以减少人工和时间成本，提高分拣的生产效率和质量。
3. 增加市场竞争力：水果分拣技术可以提高水果的品质和外观，增加产品的附加值，提高企业的市场竞争力。
四、水果分拣技术的应用前景水果分拣技术在农业生产中具有广阔的应用前景。
随着人们对食品安全和品质要求的提高，对水果分拣技术的需求也越来越高。
未来，水果分拣技术将进一步发展，应用于果园和果品加工行业，提高水果分拣的效率和质量。
水果分拣技术在农业生产中具有重要的意义。
苹果无损检测和品质分级技术研究进展及展望
苹果无损检测和品质分级技术研究进展及展望作者：曹玉栋祁伟彦李娴李哲敏来源：《智慧农业》2019年第03期摘; ;要：中国苹果总产量高，但出口量占比低，高端苹果市場多被进口苹果所占领，主要原因是缺乏果品品质分级精选技术与装备，采摘后处理自动化程度低，大部分果品未经加工或简单粗加工后进入消费市场，果品品质不稳定，大大降低了市场竞争力。
本文分别对苹果品质无损检测和分级技术的现状进行了研究进展分析，并对其发展进行了展望。
苹果无损检测技术主要包括光谱、电特性、CT、色谱、电子鼻和计算机视觉技术，针对各种技术的功能特点和优缺点，提出了发展基于新型传感器技术的苹果气味检测方法;苹果品质分级则主要采用基于机器视觉的多特征分级方法，苹果品质无损检测技术与分级技术的有机结合是苹果品质分级技术的发展方向，同时这对于提高苹果产业竞争力具有促进作用。
整体而言，中国苹果品质无损检测和分级技术发展需求紧迫，检测新技术如采用纳米科学、生物技术和人工智能方法的传感器技术及产品在苹果无损、品质分级检测方面具有巨大潜力，多技术的融合如集成电、光、气和计算机视觉等实时、高效、高精度的苹果品质分级系统可能是提高苹果分级品质和提升苹果产业竞争力的重要发展方向。
关键词：苹果品质;无损检测;品质分级;传感器技术中图分类号：S-1; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标志码：A; ; ; ; ; ; ;文章编号：201906-SA011曹玉栋，祁伟彦，李; ;娴，李哲敏. 苹果无损检测和品质分级技术研究进展及展望[J]. 智慧农业， 2019，1（3）： 29-45.Cao Y， Qi W， Li X， Li Z. Research progress and prospect on non-destructive detection and quality grading technology of apple[J]. Smart Agriculture， 2019， 1（3）： 29-45. （in Chinese with English abstract）1; 引言改革开放40年来，中国苹果产业发展迅猛，栽培面积和区域逐步稳定和集中，产量稳步增长，栽培面积和产量早已位居世界首位[1]。
基于机器视觉的苹果果实等级划分研究
基于机器视觉的苹果果实等级划分研究随着科技的不断发展，机器视觉技术逐渐走进我们的生活。
在农业领域中，一些企业开始尝试利用机器视觉技术对水果的等级进行划分，以提高果实的质量，提高产量，为消费者提供更好的产品。
苹果作为我们日常消费中常见的水果之一，是当前应用机器视觉技术进行等级划分的研究热点。
一、机器视觉技术在水果分级中的应用机器视觉技术是利用计算机视觉和模式识别等技术对图像进行处理的一种技术。
在水果分级中，主要是通过对果实表面的形态、颜色、大小等特征进行自动识别，进行等级划分。
目前在农业领域中，一些企业已经开始尝试将机器视觉应用于苹果分级中。
例如，在菲德尔-泽美尔集团公司中，已经使用了机器视觉技术对苹果进行等级划分。
二、机器视觉技术在苹果果实等级划分中的研究在机器视觉技术在苹果果实等级划分中的研究中，主要涉及到对果实表面的形态、颜色、大小等方面的分析处理。
通过使用图像处理和计算机视觉技术，对这些方面进行分析处理，可以自动分类苹果等级，同时还可以检测果实的质量。
1.形态特征分析在果实等级划分中，形态特征是比较常用的一种。
因为苹果果实在颜色、大小等方面的变化较为明显，而形态特征相对较为稳定。
通过对苹果果实形态的分析，可以对其进行自动分类。
因此，在苹果果实等级划分中，形态特征的分析具有较高的应用价值。
2.颜色特征分析颜色是果实等级划分中具有较高识别准确度的一种特征。
不同等级的果实具有不同的颜色，通过对颜色特征的分析，可以对苹果的等级进行划分。
同时，在日常的果品族群中，也常常通过颜色等特征对果实进行判断。
在机器视觉技术中，可以通过对颜色的分析来进行自动分类。
3.大小特征分析在苹果果实的等级划分中，大小也是比较重要的一种特征。
不同等级的苹果果实大小有较为明显的差异，因此在通过匹配形态和颜色等特征之后，就可以使用大小特征进行进一步的划分。
三、机器视觉在苹果果实等级划分中的优势1.自动化划分相比传统的人工划分方法，机器视觉在苹果果实等级划分中具有自动化的优势。
基于机器视觉的水果分级方法研究综述
基于机器视觉的水果分级方法研究综述摘要：传统水果分级方法主要采用人工分级、机械分级的方法完成，存在效率低、成本高等缺陷。
随着计算机和人工智能技术的发展，基于机器视觉的智能水果分级方法成为新的发展趋势。
本文对近年来水果分级方法的研究工作进行了分析和总结，对比了不同研究方法的性能和适用性，最后对未来的发展方向做了展望。
关键词：机器视觉；水果分级；人工智能中图分类号：TP394.1；文献标识码：A1 引言随着健康生活理念的普及，人们对水果的需求与日俱增。
水果作为除粮食和蔬菜之外的第三大种植产业，是提高农民收入的重要来源。
虽然我国是水果生产大国，但是我国水果的出口量并不高，在国内的销售价格也不具备市场竞争力。
究其原因在于我国水果的质量参差不齐，水果的颜色、形状等外观形态是制约我国出口的质量问题之一。
因此，对水果进行外观检测并分级具有现实研究意义。
传统的水果分级主要依靠人工进行，该方法具有劳动力成本高、效率低以及分级标准不一等缺点；机械分级虽然可以节约劳动力，但是不能从水果的外观以及缺陷等方面进行等级划分；光电分级可对水果的颜色进行识别分类，但不能满足大小、缺陷等其他质量标准的要求。
人工智能和机器视觉的发展吸引了国内外大量学者开展农产品自动化分级方面的研究。
然而，目前的文献综述大多集中在基于机器视觉的水果目标识别与定位，在基于机器视觉的水果分级系统方面综述较少，本文在阅读参考近年来国内外水果分级方法的基础上，对现有的基于机器视觉的水果分级方法进行性能对比和分析，最后提出了几点展望。
2 水果分级方法1.机器视觉技术机器视觉技术是智能农业领域中的一个关键技术，以图像处理技术为基础。
该技术通过照相机代替人眼获取目标水果信息，然后利用图像处理技术提取对应的图像特征，最后根据分级标准对水果进行自动分级。
基于机器视觉的水果分级技术由于处理速度快、精度高、创伤小、成本低、自动化程度高等优点，具有逐步取代人工分级和机械分级的趋势。
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。
基于机器视觉技术的柑橘果实大小分类研究
关键词: 机器视觉ꎻ 柑橘ꎻ 大小分级
中图分类号: Ｓ２２６ ５ 文献标识码: Ａ
ＤＯＩ: １０ １９７５４ / ｊ ｎｙｙｊｓ ２０２３０８１５０１１
级ꎬ 分级效率可以达到分选苹果 １５ 个ｓ ꎮ 王亚琴
示ꎮ
图 ８ Ｃａｎｎｙ 边缘检测图
Ｃａｎｎｙ 边缘检测核心代码语句:
ｘｇｒａｄ ＝ ｃｖ Ｓｏｂｅｌ ( ｄｓｔꎬ ｃｖ ＣＶ＿ １６ＳＣ１ꎬ １ꎬ ０)
ｙｇｒａｄ ＝ ｃｖ Ｓｏｂｅｌ ( ｄｓｔꎬ ｃｖ ＣＶ＿ １６ＳＣ１ꎬ ０ꎬ １)
ｅｄｇｅ＿ ｏｕｔｐｕｔ ＝ ｃｖ Ｃａｎｎｙ ( ｘｇｒａｄꎬ ｙｇｒａｄꎬ ５０ꎬ １５０)
４ ８ ２０２３ꎬ Ｖｏｌ ４３ꎬ Ｎｏ １５
农业与技术 ※农业工程
基于机器视觉技术的柑橘果实大小分类研究
邹 伟
( 湖南财经工业职业技术学院ꎬ 湖南 衡阳 ４２１００２)
ｒｅｔｕｒｎ ｄｓｔ
ｉｍｇ ＝ ｃｖ ｉｍｒｅａｄ ( ‘ ｉｍｇ４’ )
ｔｈｒｅｓｈꎬ ｉｍｇ ＝ ｃｖ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ( ｉｍｇꎬ １２７ꎬ ２５５ꎬ ｃｖ
ＴＨＲＥＳＨ＿ ＢＩＮＡＲＹ)
ｉｍｇ＿ ｃｏｐｙ ＝ ｉｍｇ４ ｃｏｐｙ ( )
ｄｓｔ ＝ ｈｏｌｅｆｉｌｌ ( ｉｍｇ４)
取值调为 (０ꎬ １) 或 (０ꎬ ２５５) ２ 种情况ꎬ 也就是说
图像中只能呈现出黑白 ２ 种颜 色ꎮ 在 图 像 处 理 过 程
中ꎬ 图像二值化处理是必不可少的过程ꎬ 可以使图像
数据简单化ꎬ 大大提高计算性能ꎮ 对中值滤波降噪后
的柑橘图二值化图见图 ６ꎬ 白色区域代表柑橘部分ꎬ
黑色区域代表背景区域ꎮ
基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究共3篇
基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究共3篇基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究1基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法研究随着社会的快速发展和人民生活水平的提高，柑橘水果成为了人们日常饮食中不可或缺的一部分。
柑橘水果不仅口感鲜美，而且富含各种营养成分，对人体有着很好的保健作用。
而且随着柑橘种植业的快速发展，柑橘的品种也越来越多，外形特征也更加丰富，使得柑橘水果的外形识别变得越来越困难，传统的手工识别已经无法满足市场需求。
因此，本文将介绍一种基于机器视觉的柑橘水果外形识别方法，旨在提高柑橘水果的外形识别效率。
一、柑橘水果外形特征分析在柑橘外形识别方面，橙皮色、橙纹色、橙茸、橙皮光泽度、橙形等是常用的识别特征。
因此，本文将主要针对这些特征进行分析和研究。
1.橙皮色：柑橘外形的最基本特征之一就是它的橙皮。
而柑橘的橙皮颜色有多种，从淡黄色到深橙色都有，因此需要一种方法来识别和记录柑橘不同的橙皮颜色，这样就可以局部识别和比较不同柑橘的外形。
2.橙纹色：除了橙皮色，柑橘的橙纹色也是能够用来进行外形识别的重要特征。
橙纹色的变化是由柑橘演变的过程中不同区域的着色所引起的，因此也能与柑橘的品种相关。
由于柑橘的橙纹色在不同的品种之间有着很大的差异，因此需要在处理时注意识别这些差异以更好地完成柑橘水果外形识别。
3.橙茸：橙茸是由柑橘上皮的污染和微生物残留形成的，主要存在于柑橘的底部，是一种由白色到黄色的毛状物体，因此也是柑橘水果外形的重要标志之一。
在进行外形识别时，需要注意分辨橙茸的数量和位置，并将其作为特征参数进行分析。
4.橙皮光泽度：柑橘的橙皮光泽度是衡量柑橘外表特征的一个关键指标。
与品种有关的橙皮光泽度通常有光滑、丝滑、亮光和暗光等特征，因此需要采用一种能够识别和分析不同的橙皮光泽度的方法。
5.橙形：橙形特征是衡量柑橘外形的最重要因素之一。
通常来说，柑橘的外形会因为品种、种植地区和成熟程度等因素而发生变化，因此在进行柑橘外形识别时，需要对外膜、果肉和核进行综合比对。
基于机器视觉的果实识别与定位技术的开题报告
基于机器视觉的果实识别与定位技术的开题报告一、研究背景果实是人们日常饮食中常见的食物，其生长过程受多种因素影响，如气候、土壤、水分等。
在果园管理中，对果实进行识别、分类、计数和定位等工作对于果园的产品质量管理和时效性管理非常关键。
而机器视觉技术以其高速、高效、准确的特点受到越来越广泛的关注和应用。
因此，基于机器视觉的果实识别和定位技术的研究与应用具有重要的实际意义。
二、研究目的本文旨在研究开发一种基于机器视觉的果实识别和定位技术，通过建立果实特征库，采用图像处理和机器学习算法，实现对不同种类果实的识别与分类，并实现果实的定位。
三、研究内容1. 果实图像采集与处理通过相机采集果实图像并进行预处理，如图像去噪、增强等，为后续的特征提取和分类打下基础。
2. 图像特征提取提取果实图像中的关键特征，包括形状、颜色、纹理等信息，并进行特征选择和降维处理，以减少数据复杂度和提高分类准确率。
3. 果实分类模型建立采用机器学习算法，如SVM（支持向量机）、KNN（K最近邻）、CNN（卷积神经网络）等，建立果实分类模型。
在模型训练过程中，需选取充足的样本数据，并对模型进行评价和调优工作，以提高分类的准确率。
4. 果实定位在果实识别的基础上，通过图像处理方法，实现对果实位置的定位。
具体实现方法可采用模板匹配、边缘检测等。
四、研究意义基于机器视觉的果实识别与定位技术的研究和应用可提高果园管理工作效率和准确性，具体有以下几个方面的意义：1. 大幅降低人工识别和计数的时间和成本。
2. 实现对果实质量的自动化管理和跟踪。
3. 可为果园管理提供决策支持和数据分析依据。
4. 为农业智能化发展提供技术支持和实践应用。
五、研究难点本文涉及到的研究难点主要包括以下两个方面：1. 果实图像训练样本的获取和处理。
2. 果实分类模型的建立和准确率提升。
六、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 图像处理方法通过图像处理技术对采集的果实图像进行预处理和特征提取，为果实分类和定位提供有力的图像信息基础。
计算机视觉在果蔬分类中的应用
计算机视觉在果蔬分类中的应用随着科技的发展，计算机视觉技术在各个领域都得到了广泛的应用，其中之一便是在果蔬分类中的应用。
传统的果蔬分类工作是由人工进行的，需要大量的时间和精力，并且容易出现人为的错误。
而计算机视觉技术的应用可以大大提高果蔬分类的效率和精确度，为果蔬加工和贸易提供了更加可靠的支持。
本文将介绍计算机视觉在果蔬分类中的应用现状和未来发展方向。
1.图像采集与处理在果蔬分类中，图像的采集和处理是非常重要的一环。
通过摄像头或者其他图像采集设备对果蔬进行拍摄，获取高清晰度的图像数据。
然后利用图像处理技术对采集到的图像进行预处理，包括调整亮度、对比度等参数，提高图像的质量和准确性。
2.特征提取与分析在获取到果蔬图像数据后，接下来就是通过计算机视觉技术进行特征的提取与分析。
通过边缘检测、纹理分析、颜色特征提取等方法，对果蔬图像进行特征提取，以便后续的分类和识别工作。
这些特征是对果蔬的形状、颜色、纹理等方面的数学描述，是进行分类识别的重要基础。
3.分类识别与判别通过对果蔬图像的特征提取，可以利用计算机视觉技术进行分类识别与判别。
常见的方法包括基于机器学习的分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等。
将提取到的果蔬特征数据输入到分类器中，进行模式识别和判别，判断该果蔬属于哪一类别，并给出相应的识别结果。
4.质量检测与分拣除了对果蔬进行分类识别外，计算机视觉技术还可以用于果蔬的质量检测和分拣。
通过对果蔬表面的缺陷、病虫害等问题进行识别和分析，对果蔬进行质量评定，以便进行后续的分拣和处理工作。
以上便是计算机视觉在果蔬分类中的应用现状，通过对果蔬图像的采集、处理、特征提取和分类识别等过程，可以实现对果蔬进行自动化的分类和识别，提高了果蔬加工和贸易的效率和精度。
二、计算机视觉在果蔬分类中的未来发展方向1.多模态数据的融合未来，计算机视觉在果蔬分类中的发展方向之一是多模态数据的融合。
除了传统的图像数据，还可以结合其他传感器获取的温度、湿度、光照等信息，将多种数据进行融合分析，提高果蔬分类的准确性和鲁棒性。
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。
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基于计算机视觉技术的水果分级研究进展曹乐平（湖南生物机电职业技术学院，长沙 410127）摘要：较为全面地介绍了国内外基于计算机视觉技术的水果外观品质的单指标分级、多指标综合分级和水果内部品质检测分级的研究现状与方法，指出了现有研究中研究对象较单一、图像采集不全面、图像处理算法不多、精度不高等存在的主要问题。
同时，提出了未来水果分级的发展方向，认为水果内外品质融合的一体化分级技术是未来的发展趋势。
关键词：计算机应用；计算机视觉；综述；水果；内外品质；图像处理；分级中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003─188X(2007)11─0010─060 引言我国是世界水果生产大国，自1993年以来，水果总产量一直居世界第1位。
据农业部预测统计，2006年我国水果产量及果园面积保持继续增长势头，果园面积突破10000khm2，水果总产量近17000万t[1]，但我国水果在国际市场的竞争力很弱，出口水果数量占总产量的极少部分，2005年和2006年鲜冷冻水果出口维持在200万t左右，以香港市场为例，我国出口柑橘数量占香港市场的2/3，但是我国收汇只占1/3，单价仅为其他国家的1/4。
提高我国水果在国际市场的竞争力，强化采后处理是关键。
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[2]。
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[3]。
目前，我国水果采后处理能力不到水果总量的5%，采后烂果率高达25%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。
1 水果外部品质分级现状水果智能分级技术涉及计算机、CCD技术、模式识别、数字图像处理、光学、数学、数学形态学、自动化、人工智能、视觉学、心理学、脑科学等众多学科[4]。
全球从事计算机视觉产品生产的企业有上百家，产品有相机、电源、传感器、镜头、图像卡、图像处理器和软件包等。
知名企业有：DALSA coreco，Siemens，SICK，National Instrument，Edmund Optics Inc，Hamamatsu Photonic Systems，Basler Vision Technologies和Cognex等[5]。
生产智能水果分级设备也不少，Mitsubishi Corpor- ation生产水果成熟度分级机，美国俄勒冈州的Alle Electronics Corporation生产“Inspect- tronic”装置，美国Autoline Corporation生产Model 4至Model 8的系列分级设备。
我国浙江、江苏和台湾也生产有分级设备。
基于计算机视觉技术的水果外部品质分级是根据水果的大小、形状、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。
1.1 基于计算机视觉技术的水果单指标分级1.1.1 水果大小分级水果大小是分级的主要依据之一，是水果等级不可缺少的重要指标。
Dabenel A等（1988）[6]利用机器视觉技术进行苹果大小和碰伤分级的深入研究，但分级正确率仅为69%。
国内开展水果智能分级的研究已近10年，由于很好地借鉴了国外在该领域的研究成果，发展速度较快。
应义斌（2000）[7]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0.96。
冯斌等（2003）[8]通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，轴向检测正确率达94.4%，水果大小检测最大绝对测量误差为3mm。
饶秀勤等（2003）[9]分析了水果实际尺寸与测量值之间的半径误差是由成像时光线无法从水果最收稿日期：2007-03-05基金项目：湖南省教育厅科学研究项目（06D059）。
作者简介：曹乐平（1964-）,男，长沙人，副教授，(E-mail)clp 4218@。
- 10 -大截面处通过所致。
应义斌等（2004）[10]研究了一种利用柑橘的最小外接矩形求柑橘最大横径的方法。
实验表明，实际最大横径与预测最大横径的相关性为0.9982。
章程辉等（2006）[11]通过形态学处理可见光图像检测红毛丹尺寸，试验结果与人工测量结果之间长轴的平均误差为7.3%，短轴的平均误差为8.5%；用X射线图像检测红毛丹尺寸，长轴的平均误差为3.4%，短轴的平均误差为2.7%。
1.1.2 水果形状分级水果的形状受生长环境因素的影响千差万别，不同种类的水果形状也是多种多样。
目前描述水果形状的方法很多，包括编码法、统计法、几何结构法和光谱法等。
边界编码法虽然能够准确地描述水果的形状，但是数据量大而且压缩困难。
动差、弯曲能、最大—最小直径和差分等统计学方法虽然效率高，但描述形状不规则的水果时精度较低，采用边界半径和傅立叶变换对水果的外形进行描述，不仅准确性高而且速度快。
Pavlids T（1982）[12]提出了结构分析法和外形轮廓曲线检测法两种形状识别的模式。
Varghese Z（1991）[13]利用计算机视觉技术对苹果进行了果形判别的研究，试验中人为将苹果的果梗与花萼轴定向，采集苹果不同角度的5帧图像，用矩方法分析苹果图像，但果形判别的准确度与苹果旋转角度有关。
Ding K和S.Gunasekaran(1994)[14]通过比较被测苹果和无损伤普通苹果形状建立了一种苹果形状特征的抽取方法。
Heinemann P.H等（1994）[15]提出了一个三阶矩的“Golden Delicions”苹果形状分类器。
Leemans V(1995)[16]系统地应用圆度、矩形率、矩、惯性主轴、偏心率、矩不变因子等描述了果形的性能，结果表明常规的区域为基础的信息（如惯性主轴、矩等）描述果形的方法不是精确度不高就是对苹果的旋转、位移敏感性太强，适应性较差。
Ingrid Paulus等(1999)[17]研究表明，苹果的形状可以由傅立叶变换的前12个正弦值和12个余弦值表达，相关性超过0.98。
Singh N等提出了用离心率来衡量苹果形状的好坏，通过计算机视觉系统对每个苹果采集3帧图像，然后分别求出每一图像中苹果的离心率，接着取其中的最大值作为该苹果的形状指标。
而Kuhn等则以对称性（即轴最大与最小尺寸的比值）为指标检测形状。
应义斌（2001）[18]研究水果分级时发现用傅立叶描述子的前4个谐波分量的变化特性能够较好地代表水果的形状，用前15个谐波分量来描述形状则可达到相当高的精度，而且傅立叶描述子可以平移、旋转和缩放，具有很强的水果外形重建功能。
赵静等（2001）[19]在综合分析果实形状的基础上，提出了用半径指标、连续性指标、曲率指标、半径指标的对称性、连续性指标的对称性和曲率指标的对称性6个特征参数表示果形，结果表明计算机视觉与人工分级的平均一致率在93%以上。
沈明霞等（2003）[20]用傅立叶描述子提取苹果的形状特征，使用遗传算法和BP算法相结合的算法进行苹果形状识别，试验结果表明该方法正确率在80%以上。
高华等（2004）[21]提出了采用傅立叶半径描述子对农产品图像轮廓进行描述和分类的方法，并给出了利用半径描述子计算图像区域面积及利用欧几里德距离判定边界相似度的方法。
林开颜等（2005）[22]提出了基于傅立叶变换的水果形状分级方法，用梯度法检测图像边缘，边界跟踪算法获取水果轮廓半径序列，将其离散傅立叶变换，最后用傅立叶系数定义分类器，根据给定的分类阈值对水果形状进行分类。
黄星奕等（2006）[23]提出了一种实时在线检测苹果果形的计算方法，用几何法确定苹果的近似横径和纵径，做测量值与实际值间的线性回归，试验结果表明测量值与真实值的吻合率大于90%。
1.1.3 水果颜色分级颜色是衡量水果外部品质的一个重要指标，高品质的水果一般具有着色好、均匀的特征，同时水果的颜色也间接反映了水果的成熟度和内部品质，国内外学者又在水果颜色检测与分级方面进行了大量研究。
Tao Y(1995)[24]报道，HIS彩色系统用于颜色测量和图像处理效果好，同时用色调直方图表示颜色特征，采用多变量识别技术在检测土豆和苹果颜色时，分级正确率达到90%以上。
Kazuhiro Nakano(1997)[25]采用二级神经网络对苹果颜色进行颜色分级。
其中，一级神经网络依据像素的色泽将每个苹果果面上的像素分为5类，二级神经网络则依据整个果面的颜色状况及一级神经网络的输出值把苹果分成6个级别，通过将苹果果面沿花萼与果梗方向分区并进行处理，解决了因苹果果面曲率不同而引起的反射梯度不同的问题。
李庆中等（2000）[26]通过将RGB模型转换为HIS颜色模型形成苹果的色度图像，并将其等分，求各区间上频度均值并作为苹果颜色的特征参数，利用遗传算法实现多层前馈神经网络识别器的学习设计，从而实现苹果颜色的实时分级。
试验结果表明，颜色分级识别率在90%以上，分级1个苹果所用时间150ms。
冯斌等（2002）[27]考虑各色度点的累计和空间分布特性，以各色度在水果表面分布的分形维数为特征进行分级，通过神经网络分类器，分级正确率达到95%。
应义斌等（2004）[28]通过对6个位置、3种大- 11 -小、19种不同表面颜色的标准实验球体图像分析后发现，球体图像的颜色失真主要是颜色的亮度失真，并建立了摄像视区中心球体图像的亮度校正模型，其相关系数为0.846。
章文英等（2005）[29]通过1931色度图，用像素点变换法恢复苹果在二维投影图像中真实几何信息，重新计算像素点面积，从而计算苹果的着色面积。
谢志勇等（2006）[30]提出了一种只需加减运算的在RGB颜色模型中进行草莓图像色调分割的算法，其分割效率大于85%。
1.1.4 水果表面缺陷检测果实表面缺陷与损伤极大地影响着水果内外品质，且是水果分级中的一大难题。
Rehkugler等（1985）[31]研究了利用机器视觉进行苹果表面压伤检测，并根据美国苹果标准进行分级，但分级精度不高。
Yang（1994）[32]提出了用洪水算法分离块状缺陷、花萼和果梗的图像方法。
随后Yang（1995）[33]提出了蛇形算法对封闭式缺陷实施分离，二者均通过中值滤波和高斯滤波降低噪声，并用阈值法分离各种缺陷。
Leemans等（1998）[34]求整个苹果表面色度均值与每个像素色度值的方差或均方差，若差超过极限值，则认为该像素为缺陷，并通过二次修正提高检测精度。
Tao等[35～37]提出球体灰度变换法，使水果表面的缺陷可用单阈值进行分割，解决了水果图像由于中部缺陷部分灰度值高于边缘正常部分灰度值而不能一次分割的问题。