基于图像处理的水果品质检测方法的研究任务书

第4期（总第376期）2021年4月No.4 APR文章编号：1673-887X(2021)04-0050-03基于图像处理技术的番茄成熟度检测研究伍蓥芮，张志勇，韩小平，杨威，杨原青（山西农业大学农业工程学院，山西太谷030801）摘要提出了一种利用图像处理技术判别番茄成熟度的方法。

将实验温室大棚采集的番茄果实图像转化为RGB颜色模型，人工划分阈值并提取果实坐标，以原图像素与人工分量阈值的方差为依据，判别番茄成熟过程的4个时期，为研制番茄成熟度判别设备提供了参考。

关键词图像处理技术；番茄；成熟度中图分类号S371文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2021.04.022Research on Tomato Maturity Detection Based on Image Processing TechnologyWu Yingrui,Zhang Zhiyong,Han Xiaoping,Yang Wei,Yang Yuanqing(College of Agricultural Engineering,Shanxi Agricultural University,Taigu030801,Shanxi,China)Abstract：A method for judging tomato maturity using image processing technology is proposed.The tomato fruit images collected in the experimental greenhouse were converted into RGB color models,and the thresholds were manually divided and the fruit coor‐dinates were extracted.Based on the variance of the original image pixels and the artificial component thresholds,the four stages of the tomato ripening process were distinguished for the purpose of developing tomato maturity.The discrimination equipment pro‐vides a reference.Key words：image processing technology,tomato,maturity番茄果实营养价值较高，含丰富的维生素和矿物质。

基于图像处理与深度学习的苹果检测分级项辉宇，黄恩浩*，冷崇杰，张 勇（北京工商大学 人工智能学院，北京 100048）摘 要：苹果质量备受人们的关注，如何精准高效地对苹果质量进行检测分级是目前这一领域研究的重要内容。

基于Matlab软件设计自动化程序，采集图像进行图像处理。

通过视觉检测平台采集图片、对图片预处理、将处理后的图像进行大小、颜色、缺陷3方面检测，分别得到每项检测后的等级A、B、C，汇总单项等级得到整个苹果质量等级。

出于自动识别及分级的目的，运用深度学习的方法，对获取到的图像进行特征提取，训练分类器，最终实现对苹果总体质量的评级，并以图像检测结果作为标准测试其准确率。

综合上述分析提出一种基于深度学习的苹果质量检测及分级方法，该方法可准确快速地对苹果进行分级，能很好地完成实验目的，同时也体现出深度学习在图像处理方面的快速发展与重要性，并为其在其他领域的应用提供思路。

关键词：Matlab；自动化；图像处理；深度学习；分类器Apple Detection and Classification Based on Image Processingand Deep LearningXIANG Huiyu, HUANG Enhao*, LENG Chongjie, ZHANG Yong (Artificial Intelligence Academy, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China) Abstract: The quality of apples has attracted much attention. How to accurately and efficiently test and grade the quality of apples is also an important part of the current research in this field. An automated program was designed based on Matlab software to collect images for image processing. Collect pictures through the visual inspection platform, preprocess the pictures, and test the processed images for size, color and defects, and obtain the grades A, B and C after each inspection, and summarize the individual grades to obtain the entire apple quality grade. For the purpose of automatic identification and grading, the method of deep learning is used to extract the features of the obtained images, train the classifier, and finally achieve the overall quality rating of apple, and use the image detection results as the standard to test its accuracy. Based on the above analysis, an apple quality detection and classification method based on deep learning is proposed, which can accurately and quickly classify apples, and can well accomplish the purpose of the experiment. which shows the rapid development and importance of deep learning in image processing, and provides ideas for its application in other fields.Keywords: Matlab; automation; image processing; deep learning; classifier在苹果的质量检测方面，国外的研究较为先进，可准确检测苹果的外观，并对内部缺陷等问题进行深入研究。

比，基于 python 的深度学习改进了特征提取的方式，它的图像特征是通过网络结构
自动提取到的，不需要人工控制，提取到的特征更加丰富和准确。因此，本文将基于 python 深度学习的方法对水果图像的识别进行研究和设计。选择符合预期的网络模 型，开发适合商户日常交易使用的水果图像识别系统。为食用农产品批发市场的交易 流程引进智能的处理方式，探索该市场科技化发展的更多可能。
指导教师意见：
开题审查小组意见：
指导教师签字：
年月日
组长签字：
年月日
学习模拟生物神经网络，对数据进行处理，使计算机拥有“大脑”。两者相辅相成，
可以很好地完成对数据的分类和处理。其中，实现图像分类是计算机视觉的基础功能。
传统机器学习中的特征提取算法（以 LBP 为例），LBP 提取图像的纹理特征，将
特征向量输入至分类器（如支持向量机），由分类器进行分类训练，从而实现图像识
四、研究方法与进度安排 研究方法 文献研究法：通过查找相关的文献资料进行研究，对目前该课题学者们的研究
成果进行总结，然后提炼出对于本课题有意义的研究成果，并进行借鉴参考。 进度安排 2021 年 1 月确定论文题目 2021 年 2 月完成论文开题 2021 年 3 月完成论文初稿 2021 年 4 月完成论文修改 2021 年 5 月完成论文定稿 2021 年 6 月完成论文答辩。
卢勇威（2017）基于 CNN 完成了水果轮廓的提取及面积的计算，实现了苹果部分 区域的缺陷检测以及苹果颜色的检测。蒋启君（2018）使用传统特征模型和卷积神经 网络模型进行果蔬的分类研究，传统特征模型提取多尺度 SIFT 和 CM 作为底层特征， 然后进行 LSA 编码和 FV 编码，最后使用线性分类器进行分类。卷积神经网络模型分 别采用 AlexNet、CaffeNet 以及 GoogLeNet 三个网络模型中的分类结果，与传统特征 模型进行对比，实现了果蔬的自动分类。

基于图像处理的缺陷检测与质量控制研究摘要：随着制造业的发展和进步，产品质量控制变得尤为重要。

而基于图像处理的缺陷检测与质量控制成为新的研究热点。

本文将介绍基于图像处理的缺陷检测技术的原理、方法和应用，并总结其在质量控制方面的作用。

1.引言随着全球制造业的快速发展，对产品质量的要求也日益提高。

传统的缺陷检测方法通常依赖于人工目视，这种方法不仅效率低下，而且容易出错。

因此，基于图像处理的自动缺陷检测技术应运而生。

2.基于图像处理的缺陷检测技术的原理基于图像处理的缺陷检测技术通过采集和处理产品图像来检测和识别缺陷。

其原理主要包括如下几个步骤：(1)图像采集：通过高分辨率的相机对产品进行拍摄，获取产品表面的图像信息。

(2)图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、滤波、去噪等操作，以提高缺陷的可见性。

(3)特征提取：从预处理后的图像中提取特征来描述缺陷，包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。

(4)分类与判别：通过训练分类器，对提取到的特征进行分类和判别，以实现缺陷检测和识别。

3.基于图像处理的缺陷检测技术的方法在基于图像处理的缺陷检测技术中，常用的方法包括以下几种：(1)基于阈值判别：使用预先设定的阈值来判断图像中是否存在缺陷。

该方法简单高效，但对图像质量要求较高，并且缺乏适应性。

(2)基于模板匹配：利用已知的缺陷模板与产品图像进行匹配，从而检测和识别缺陷。

该方法对缺陷模板的准确性和适应性有较高要求。

(3)基于机器学习：通过大量的训练样本，建立一个分类器来检测和识别缺陷。

常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和深度学习等。

4.基于图像处理的缺陷检测技术的应用基于图像处理的缺陷检测技术在各个领域都有广泛的应用，包括电子产品制造、汽车制造、食品加工等。

以电子产品制造为例，通过基于图像处理的缺陷检测技术，可以实现对电子元件焊接、线路连接等缺陷的自动检测，提高生产效率和产品质量。

5.基于图像处理的缺陷检测技术在质量控制中的作用基于图像处理的缺陷检测技术在质量控制中起到了重要作用。

基于高光谱成像的果蔬品质检测技术随着人们对健康生活的追求，越来越多的人开始关注饮食健康问题，而果蔬作为我们日常饮食中必不可少的一部分，其品质也越来越受到重视。

如何有效地检测果蔬的品质，成为了农业科技领域亟待解决的问题。

基于高光谱成像的果蔬品质检测技术，因其高效、准确的特点，成为了当前果蔬品质检测的重要手段。

高光谱成像技术是一种非常先进的遥感技术，它可以利用宽带光谱源，获取物质相对精确的光谱响应，并将其转化成图像。

因为不同的物质在不同波段下的光谱响应是不相同的，所以高光谱成像技术就可以利用不同波段的光谱响应来对物质进行分类或者定量分析。

高光谱成像技术在果蔬品质检测方面的应用主要有以下几个方面：1、检测果蔬外观特征果蔬的外观特征对于消费者来说非常重要，而高光谱成像技术可以很好地捕捉到果蔬的外观特征变化。

使用该技术可以通过果蔬的颜色、形状、大小等外在特征，判断果蔬的品种、成熟度、坏疽程度等问题。

例如，在柑橘的品质检测中，通过高光谱成像技术可以很好地判断柑橘的成熟度和核心质量。

因为柑橘的成熟度和核心质量对其口感和营养价值有着非常重要的影响，所以基于高光谱成像技术的柑橘品质检测可以很好地保障消费者享受到口感和营养上的优质体验。

2、检测果蔬内部特征除了外观特征之外，果蔬的内部特征也对于其品质具有很大的影响，例如蔬菜中的胡萝卜素、花青素、类胡萝卜素等身体需要的营养元素。

利用高光谱成像技术可以对这些有营养物质的成分进行分析和检测，以保证果蔬的品质。

例如，在番茄的品质检测中，可以通过高光谱成像技术测量番茄中的类胡萝卜素、番茄红素等成分。

因为这些物质对人体有明显的保健作用，如果番茄中这些物质的浓度低于一定程度，那么就不能够保证番茄的品质。

而基于高光谱成像技术的番茄品质检测可以很好地保障消费者的健康需求。

3、检测果蔬腐败情况对于果蔬的腐败情况，消费者最为关心的就是细菌和真菌的污染情况。

采用高光谱成像技术可以检测出果蔬受到污染后，所产生的光学响应均值和方差的变化，从而判断果蔬是否已经有了腐败的现象。

基于图像识别的果蔬质量检测技术研究一、引言随着人们对健康饮食的需求不断提高，果蔬的消费量不断增加，而对于果蔬的质量，消费者也越来越注重，去除不合格的果蔬成为了保障人们健康的重要手段。

传统的果蔬质量检测方法需要专业技术人员，但是其缺陷在于速度慢、成本高、易出错等。

随着机器学习和人工智能的迅速发展，利用图像识别技术实现果蔬质量检测已越来越成为一种新兴的技术方向。

本文将会通过对基于图像识别的果蔬质量检测技术的研究，探讨其原理和应用。

二、图像识别技术2.1 图像识别技术的基本流程图像识别是指将数字图像与分类标签相关联的自动过程。

图像识别技术的基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、分类器训练和结果输出等几个部分。

2.2 图像识别技术的主要方法图像识别技术主要包括传统的机器学习方法和深度学习方法。

机器学习方法主要依靠手动提取特征和分类器的训练，对于较为简单的图像识别任务可取得不错的效果。

而深度学习方法则是以深度神经网络为主要工具，可以直接从原始图像中学习特征，对于复杂的图像识别任务有着显著的优势。

三、果蔬质量检测原理3.1 果蔬质量检测的标准果蔬的质量检测标准主要包括大小、重量、颜色、表面缺陷等多个方面。

其中，颜色作为果蔬的重要质量指标之一，在果蔬的识别和分类中发挥着重要作用。

3.2 图像识别技术在果蔬质量检测中的应用图像识别技术基于果蔬在不同质量状态下的颜色差异将其区分开来，通过采集水果图像，提取颜色信息并对其进行分类，来实现果蔬的质量检测。

这种基于图像识别技术的果蔬质量检测方法具有检测速度快、准确率高、成本低等优点，可以有效减少传统的人工检测成本。

同时，该技术可以适用于不同种类的果蔬，具有广泛的应用前景。

四、实验结果与分析本文采用图像识别技术进行果蔬质量检测，并对其进行实验结果统计和对比分析。

该实验使用了两组不同的数据集进行测试，并将其分为训练集和测试集。

实验结果表明，基于图像识别技术的果蔬质量检测方法具有较高的准确率和稳定性。

食品领域中基于图像识别的质量检测技术研究在食品行业中，保障食品质量和安全一直是一个重要的问题。

随着科技的发展，基于图像识别的质量检测技术逐渐成为食品领域中的研究热点。

这项技术利用计算机视觉技术，通过对食品图像的处理和分析，实现对食品质量的自动检测和判定。

首先，基于图像识别的质量检测技术主要应用于食品外观质量的检测。

通过拍摄食品的照片，并使用图像处理算法对照片进行分析，能够自动识别出食品的外观缺陷，如变形、破损、污染等。

比如，在水果和蔬菜的质量检测中，可以利用该技术快速识别出烂掉、变色或者有虫蛀的水果，从而减少人工检测的时间和成本。

此外，在包装食品的质量检测中，该技术也可以检测包装是否完整、有没有破损，以及是否满足相关的食品安全标准。

其次，基于图像识别的质量检测技术还可以应用于食品内部质量的检测。

食品的内部质量主要指的是食品的密度、含水量、成分比例等方面的性质。

借助该项技术，我们可以通过对食品的断面图像进行分析，来判断食品的内部品质是否符合标准要求。

例如，在面包和蛋糕的制作过程中，使用基于图像识别的质量检测技术，可以实时监测蛋糕的膨胀程度、面包的松软程度，并及时调整工艺，以确保产品的一致性和质量。

此外，基于图像识别的质量检测技术也可以用于食品中有害物质的检测。

现在食品中的有害物质问题越来越受到关注，如农药残留、重金属污染等。

利用该技术，可以通过对食品图像进行分析，来检测食品中是否存在有害物质并进行定量分析。

比如，在蔬菜和水果的检测中，该技术可以识别出是否存在农药残留，从而确保消费者的健康。

此外，还可以通过对海产品的图像进行分析，来检测是否存在重金属和其他污染物质。

不过，基于图像识别的质量检测技术还面临一些挑战。

首先是图像数据的获取和处理。

食品的外观和内部质量可能受到光照、角度、变形等因素的影响，导致图像质量不稳定。

因此，如何应对图像数据的多样性和噪声，以及如何快速获取高质量的图像数据，是一个需要解决的难题。

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。

基于太赫兹波谱图像识别无缺陷水果近年来，基于太赫兹波谱图像的无缺陷水果识别技术逐渐受到人们的关注。

太赫兹波谱图像识别是一种基于太赫兹波谱技术的无损检测方法，通过分析水果的太赫兹波谱图像，可以准确判断水果的品质和完整性，为消费者提供高质量的水果选择。

太赫兹波（terahertz wave）是介于微波与红外线之间的电磁波，其频率范围约为100GHz至10THz。

太赫兹波谱图像由太赫兹波谱仪获取，其中记录了水果对太赫兹波的反射、透射和散射等信息。

通过对这些信息的分析，可以得出水果的成分、结构和缺陷等有用的信息。

无缺陷水果识别是太赫兹波谱图像识别的重要应用之一。

随着人们对食品安全和质量的要求越来越高，无缺陷水果的识别成为了一个重要的问题。

传统的水果检测方法，如视觉检测和机械检测，通常需要繁琐的操作和专业知识，且容易出现误判的情况。

而基于太赫兹波谱图像的无缺陷水果识别技术能够准确、快速地判断水果是否有缺陷，提高水果的品质和安全。

在太赫兹波谱图像识别无缺陷水果方面，有许多研究工作已经取得了令人瞩目的成果。

其中，最常用的方法是基于机器学习和图像处理技术。

首先，需要建立一个太赫兹波谱图像数据库，其中包含了大量的无缺陷水果样本。

然后，利用机器学习算法对这些样本进行训练，建立一个识别模型。

最后，通过对新的太赫兹波谱图像进行处理和分析，将其与识别模型进行比对，从而得出水果是否有缺陷的结果。

在机器学习算法方面，支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）是常用的分类算法。

SVM是一种广泛应用于模式识别和分类问题的机器学习算法，通过在高维空间中寻找一个最优超平面对样本进行分类。

而随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树，并对结果进行投票，来得出最终的分类结果。

这些算法都能够有效地对太赫兹波谱图像进行分类，准确判断水果是否有缺陷。

除了机器学习算法，图像处理技术在太赫兹波谱图像识别中也起到了重要的作用。

第45卷第3期包装工程2024年2月PACKAGING ENGINEERING·153·图像处理与识别在果蔬成熟度监测中的研究及应用黎施欣，范小平*（华南农业大学食品学院，广州510642）摘要：目的分析了果蔬成熟度自动监测对发展智慧农业的重要意义，对图像处理与识别技术在监测果蔬成熟度领域的研究与应用现状进行综述、总结与展望，以期为我国发展果蔬成熟度在线或自动检测识别技术提供参考。

方法对图像处理与识别在监测果蔬成熟度中的原理、优势进行分析，对特征提取、深度学习中的神经网络在该领域中的应用研究进展进行综述。

结果采用以图像处理和识别为核心的计算机视觉检测技术对果蔬的颜色、纹理等外部特征进行成熟度检测具有优势，结合神经网络对果蔬成熟度进行检测的识别率高，可在采摘、运输等场景对果蔬成熟度进行监测。

结论图像处理与识别技术在果蔬成熟度监测领域有望得到突破，将催生更多新的应用场景。

关键词：果蔬成熟度；图像处理；图像识别；计算机视觉检测技术；神经网络中图分类号：TB487 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)03-0153-12DOI：10.19554/ki.1001-3563.2024.03.018Research and Application of Image Processing and Recognition in MaturityMonitoring of Fruit and VegetableLI Shixin, FAN Xiaoping*(College of Food Science, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)ABSTRACT: The work aims to analyze the importance of automatic monitoring of fruit and vegetable maturity to the development of smart agriculture, and to review, summarize and prospect the research and application status of image processing and recognition technology in the field of fruit and vegetable maturity monitoring, in order to provide a reference for the development of online or automatic detection and identification technology of fruit and vegetable maturity in China. The principles and advantages of image processing and recognition in monitoring the maturity of fruit and vegetable were analyzed, and the research progress of neural networks in feature extraction and deep learning in this field was reviewed. The computer vision detection technology with image processing and recognition as the core had advantages in detecting the maturity of external features such as color and texture of fruit and vegetable, and the recognition rate of fruit and vegetable maturity detection by combining neural networks was high, which could promote the monitoring of fruit and vegetable maturity in picking, transportation and other scenarios. Image processing and recognition technology are expected to make further breakthroughs in the field of fruit and vegetable maturity monitoring, which will promote more and new application scenarios.KEY WORDS: fruit and vegetable maturity; image processing; image recognition; computer vision detection technology;neural networks收稿日期：2023-07-21基金项目：广东省科技专项资金（210714116891352）；广东省科技创新战略专项资金（pdjh2021b0087）*通信作者·154·包装工程2024年2月果蔬营养丰富，可为人体提供维生素、矿物质等维持机体生长发育和生存的营养素，具有良好的抗氧化、抗炎等功效[1]。

matlab水果识别实验报告实验报告：Matlab水果识别一、实验目标本实验的目标是使用Matlab实现水果的自动识别。

通过训练神经网络模型，实现对苹果、香蕉、橙子三种水果的分类。

二、实验原理基于图像处理的水果识别主要涉及图像采集、预处理、特征提取和分类器设计等步骤。

在Matlab中，我们可以使用内置的图像处理和机器学习工具箱来实现这些步骤。

1. 图像采集：使用相机或图像库获取不同种类水果的高清图片。

2. 预处理：包括灰度化、去噪、二值化等操作，以改善图像质量，便于特征提取。

3. 特征提取：通过边缘检测、形状分析等技术，提取出水果的颜色、纹理、形状等特征。

4. 分类器设计：采用神经网络等机器学习方法，训练分类器以实现对不同水果的分类。

三、实验步骤1. 准备数据集：收集苹果、香蕉、橙子的图片，并标记类别。

将图片分为训练集和测试集。

2. 图像预处理：对图片进行灰度化、去噪、二值化等操作，以改善图像质量。

3. 特征提取：提取图片的颜色、纹理、形状等特征，以便于分类器学习。

4. 训练分类器：使用训练集数据训练神经网络模型，调整模型参数，以提高分类准确率。

5. 测试分类器：使用测试集数据测试分类器的准确率。

6. 结果分析：分析实验结果，评估分类器的性能，提出改进措施。

四、实验结果经过训练和测试，我们得到了以下实验结果：类别识别率苹果 90%香蕉 85%橙子 80%五、结论分析从实验结果可以看出，我们的分类器在识别苹果和香蕉时表现较好，但在识别橙子时准确率较低。

这可能是因为橙子的颜色和纹理特征与苹果和香蕉较为相似，导致分类器难以准确区分。

为了提高橙子的识别率，我们可以尝试采用更复杂的特征提取方法，或者增加训练数据量，以提高分类器的泛化能力。

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。

浙江大学硕士学位论文基于多光谱图像的水果外观品质检测方法研究姓名：叶昱程申请学位级别：硕士专业：机械设计及理论指导教师：应义斌20050301硕士学位论文摘要利用计算机视觉和图像处理技术对水果进行品质无损检测和自动分级过程中，果梗、花萼部分容易和碰伤、腐烂等常见表面缺陷混淆，从而被误判而引起分级错误。

本文主要针对这种情况，研究了碰伤、腐烂等常见表面缺陷的检测方法，并对果梗和花萼的识别进行了研究，主要研究内容和研究成果如下：ｌ、综述了利用计算机视觉技术和多光谱图像技术进行水果品质检测和自动分级的国内外研究进展，并指出了国内外同类研究中所存在的问题。

２、建立并完善了适合本研究的多光谱图像系统。

该系统由光照箱、８吏ＴＬ５１４Ｗ／８４０ＨＥ荧光灯、ＨＵＢＢＡ－ＩＩＩ黑白数字ＣＣＤ摄像头、滤光片支架、滤光片、ＭｅｔｅｏｒＩＩ／ＭＣ图像采集卡及ＡＤＶＡＮＴＥＣＨＩＮＤＵＳＴＲＩＡＬＣＯＭＰＵＴＥＲ６１０工控机组成。

３、进行了苹果的分光反射特性实验，采用美国分析光谱仪器公司（ＡｎａｌｙｔｉｃａｌＳｐｅｃｔｒａｌＤｅｖｉｃｅｓ）生产的ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ＠ＨａｎｄＨｅｌｄ光谱分析仪进行。

通过该实验测定苹果的完好、碰伤、腐烂、果梗和花萼等不同表面组织的光谱反射特性曲线，进而可以得出区分不同表面组织的波段，然后选择合适的滤光片，有利于水果分级精度的提高。

４、根据ＲＧＢ颜色模型理论，把在４８０ｎｍ＋＿１０ｎｍ、５３０ｎｍ＿＿＋１０ｎｍ、６３０ｎｍ＿】０ｎｍ和８３０ｎｍ＿＋１０ｒｉｍ四个波段下所采集到的图像区域分别用Ｂ、Ｇ、Ｒ和Ｉ表示，然后作为ＲＧＢ颜色模型中的各个分量进行叠加，分别得到ＲＧＢ、ＲＧＩ、ＧＢｌ和ＲＧＢＩ四神多光谱图像。

从碰伤和腐烂等常见表面缺陷的识别结果可以看出：利用Ｒ、Ｇ、Ｂ、１单色图像和ＲＧＢ、ＲＧＩ、ＧＢＩ、ＲＧＢＩ多光谱图像进行分级时。

对完好表面的识别率分别为７５％、７８．３％、５５％、５１．７％、９５％、１００％、９６．７％、９８．３％，而对有缺陷表面的识别率分别为７５．８％、７３．３％、５３３％、４３．３％、９７．５％、９６．７％、９１．７％、９５．８％。

高光谱图像技术检测苹果轻微损伤摘要传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。

提出了利用高光谱图像技术检测水果轻微损伤的方法。

试验以苹果为研究对象，利用500~ 900nm范围内的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547nm波长下的特征图像，然后设计不均匀二次差分消除了苹果图像亮度分布不均匀的影响，最后通过合适的数字图像处理方法提取苹果的轻微损伤。

关键词：无损检测苹果高光谱图像检测轻微损伤引言水果在采摘或运输过程中，因外力的作用使其表皮受到机械损伤，损伤处表皮未破损，伤面有轻微，色稍变暗，肉眼难于觉察。

受水果色泽的影响，传统的计算机视觉技术不能对轻微损伤加以检测。

但是轻微损伤是水果在线检测的主要指标之一，随着时间的延长，轻微损伤部位逐渐褐变，最终导致整个果实腐烂并影响其他果实。

因此，水果轻微损伤的快速有效检测是目前研究的难点和热点之一。

虽然轻微损伤和正常区域在外部特征上呈现出极大的相似性，但是损伤区域的内部组织发生一定的变化，这种变化可以通过特定波长下的光谱表现出来。

当前，一种能集成光谱检测和图像检测优点的新技术。

高光谱图像技术正好能满足水果表面轻微损伤检测的需要。

高光谱图像技术是光谱分析和图像处理在最低层面上的融合技术，可以对研究对象的内外部特征进行可视化分析。

在国内, 高光谱图像技术在农畜产品品质检测的应用还没有相关的文献报道；在国外，近几年来有部分学者将该技术应用于肉类和果蔬类的品质检测上。

本文采用高光谱图像技术对水果表面轻微损伤检测进行研究，并通过合适的数据处理方法寻找到最能准确辨别水果表面损伤的特征波长下的图像，为实现高光谱图像技术对水果轻微损伤的在线检测提供依据。

1高光谱图像基本原理高光谱图像是在特定波长范围内由一系列波长处的光学图像组成的三维图像块。

图1为苹果的高光谱图像三维数据块示意图。

图中，x和y表示二维平面坐标轴，K 表示波长信息坐标轴。

基于图像识别的水果分拣系统一、本文概述随着科技的飞速发展和技术的广泛应用，图像识别技术在各个领域都取得了显著的进步。

其中，基于图像识别的水果分拣系统便是近年来研究的热点之一。

本文旨在全面介绍基于图像识别的水果分拣系统的原理、实现方法、优势及其在农业领域的应用前景。

我们将从系统的基本构成、图像识别技术的核心算法、分拣系统的操作流程、实际应用案例以及面临的挑战和未来发展方向等方面展开详细阐述，以期为读者提供一个全面而深入的了解，并为相关领域的研究和应用提供参考。

二、图像识别技术概述图像识别技术，作为计算机视觉的核心领域，旨在通过计算机对输入的图像或视频进行处理、分析和理解，进而识别出图像中的目标对象，提取其关键信息，并应用于实际任务中。

随着深度学习技术的发展，图像识别技术在近年来取得了显著的进步，尤其在物体检测、分类和识别等方面展现出了强大的能力。

基于图像识别的水果分拣系统，主要依赖于先进的图像识别算法和高效的计算机处理系统。

通过高分辨率的摄像头捕捉水果的图像，然后将这些图像输入到预先训练好的深度学习模型中。

这些模型能够自动提取图像中的特征，如颜色、形状、纹理等，并与已知的水果类别进行比对，从而实现对水果的自动分类。

图像识别技术还可以应用于水果的质量检测和分拣。

例如，通过识别水果表面的瑕疵、颜色差异或大小不等来区分优质水果和次品水果，从而实现精准的分拣。

这种基于图像识别的分拣方法不仅提高了分拣的准确性和效率，还降低了人工成本和误差率。

图像识别技术在水果分拣系统中发挥着至关重要的作用。

随着技术的不断进步和应用场景的扩大，基于图像识别的水果分拣系统将变得更加智能、高效和可靠，为农业生产带来更大的便利和价值。

三、基于图像识别的水果分拣系统原理基于图像识别的水果分拣系统主要依赖于先进的计算机视觉技术和图像处理技术。

其核心原理可以概括为以下几个步骤：图像采集、预处理、特征提取、分类识别以及最后的分拣执行。

图像采集是整个系统的起始点。

基于图像处理的果蔬病虫害检测与预警系统设计果蔬病虫害是农作物生产过程中常见的问题之一，严重影响着农作物的产量和品质。

传统的病虫害检测方法往往需要农民花费大量的时间和精力，并且准确性有限。

为了提高果蔬病虫害检测的效率和准确性，基于图像处理的果蔬病虫害检测与预警系统应运而生。

基于图像处理的果蔬病虫害检测与预警系统利用数字摄像设备采集果蔬的图像，并通过图像处理算法将图像中的病虫害部分识别出来。

系统首先将采集到的果蔬图像进行预处理，例如去噪、边缘增强等操作。

然后，通过图像分割算法将图像中的病虫害部分与正常部分进行区分。

接着，利用特征提取算法提取病虫害的特征信息，例如颜色、纹理等。

最后，通过分类算法分析提取到的特征信息，判断果蔬是否患有病虫害。

在该系统中，图像处理算法起到了关键的作用。

病虫害的形态多种多样，因此需要针对不同的病虫害类型设计相应的图像处理算法。

例如，对于斑点病害，可以利用颜色特征和纹理特征进行检测；对于昆虫害，可以利用形态特征和运动轨迹进行检测。

通过多种图像处理算法的组合，可以提高果蔬病虫害检测的准确性和鲁棒性。

除了病虫害的检测，预警系统也是该系统的重要组成部分。

预警系统通过定期监测果蔬病虫害的情况，并分析历史数据，可以预测病虫害的发生趋势。

当病虫害达到一定的危害程度时，系统会发出预警信号，及时提醒农民采取相应的防治措施，从而减少农作物损失。

该系统还可以通过与互联网结合，实现远程监测和管理。

农民可以通过手机或电脑等终端设备，远程查看果蔬的病虫害情况，并获取专家的建议。

同时，专家也可以通过系统收集到的数据，对病虫害的发生进行分析和研究，提供更准确的防治措施和建议。

基于图像处理的果蔬病虫害检测与预警系统在农业生产中具有广阔的应用前景。

它能够减轻农民的劳动强度，提高病虫害的检测效率和准确性，最大限度地保护农作物的产量和品质。

此外，通过系统的远程监测和管理功能，可以加强农民与专家的沟通和合作，促进果蔬生产的可持续发展。

信息化工业科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald1苹果的表面缺陷是其品质最直接的反映，且在一定程度上还会影响内部品质。

在交易或存储前，对苹果外观品质进行分选可实现优质优价，可有效防止缺陷苹果感染其他优质水果[1]。

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、质量等指标进行分级，而无法对水果的颜色、纹理和表面缺陷等做出评价[2]。

运用机器视觉技术和图像处理技术检测水果的外观缺陷一直是研究的难点和热点[3-5]。

该文设计基于图像处理的苹果表面缺陷检测系统，通过图像采集装置获取苹果图像，用缺陷检测算法对图像信息进行分析，实现对苹果表面缺陷的快速检测。

1 试验材料与方法1.1 试验样本试验的研究对象为红富士苹果，共采购100个。

这些果实果型匀称，半径为68.5～88 m m，质量为128～211 g，50个为有表面缺陷的苹果，50个为正常苹果，所有样本均用于算法的验证。

1.2 图像采集装置搭建图像采集装置如图1所示。

整个装置由计算机、像素为1 200万的摄像头、光源(USB接口的L E D 灯炮)和自制光照箱组成。

①基金项目：广东省自然科学基金(项目编号:2015A030310398)。

作者简介：代秋芳(1979,7—)，女，湖南汉寿人，博士，讲师，研究方向：喷雾技术及电子信息技术。

DOI：10.16660/ k i.1674-098X.2016.09.001基于图像处理的苹果表面缺陷检测系统的设计①代秋芳1,2 吴伟斌2 陈建泽2 李浚时1(1.华南农业大学电子工程学院；2.广东省山地果园机械创新工程技术研究中心 广东广州 510642)摘　要：表面缺陷是衡量苹果品质的重要指标。

为了能够在分选中正确的检测出表面存在缺陷的苹果，提高苹果的分级水平，设计了一个基于图像处理的苹果表面缺陷检测系统，可完成苹果图像的采集和苹果表面缺陷的判断。

实验结果表明：直方图算法判断准确率为81%，感知哈希算法为86%，综合算法为91%。