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。农业现代化进程的加快使得农产品品质检测和分级技术显得更加重要。在我国,水果品质检测绝大部分仍停留在靠人工感官进行识别判断的原始阶段,这种主观评定效率低,误差大。这导致了我国出口水果的外观质量较差,良莠不齐,大小不一,在国际市场上缺乏竞争力,提高我国水果的品质检测水平是当务之急。与其它检测技术相比,计算机视觉技术的特点是速度高、信息量大、功能多,而且可以测量定量指标。本文提出基于计算机视觉的柑橘无损检测和分级技术,其各章主要内容简述如下: 第一章 阐述了柑橘无损检测和分级技术的重要性及其发展现状,阐明了基于计算机视觉的柑橘无损检测和分级技术的可行性和优点,最后简述了本文的研究目的、主要内容和创新点。 第二章 阐述了一般图像识别系统的系统构成,并概述了本研究课题所用的实物模型、硬件和软件系统。 第三章 首先对图像预处理、图像识别、特征提取等概念进行了阐述,然后对柑橘表面特征进行了描述,并进行了相应的分析,为后续的研究奠定了理论基础。 第四章 阐述了数字图像处理的三种识别方法,并对模糊控制理论,HSI颜色系统进行了概述。运用这些理论对柑橘识别,并给出柑橘等级分类的相应结果。实验结果表明:该识别方法达到了预期的目标,结果是可以接受的。 第五章 本章概述柑橘无损分级系统的相关指标及取得的效果,并指出其不足,提出了运用神经网络知识加以改善的可行性和优势。 第六章 归纳本论文的主要结论及有待于进一步探讨的问题。