本文设计了水产品计数与分级系统,目前我国对水产品进行分级采用的主要方法是人工。还有一种计数、分级、分类的方法是采用机器视觉检测技术,利用机器代替人的眼睛进行检测。在机器视觉中,因为其系统硬件集成和实现很容易,能够使成本降低。具有分级速度快、分级精度高,使用维护比较简单、方便等优点,是传统的分级技术所不具备的。因此,需要加快对水产品计数、分级、分类的效率,故利用机器视觉技术对水产品计数与分级系统进行设计。本文为了解决水产品数与分级的问题,首先采集水产品的图像。采用两种方法对图像进行处理,一种是基于OpenCV,利用最小外接矩形面积对水产品进行分级、计数;第二种是基于多层感知器的分类方法对水产品进行分类。实验证明采用机器视觉技术对水产品分级、分类、计数有很好的的效果,具体研究内容如下:（1）对硬件系统的工业相机、镜头、光源进行研究与选择,最终结合实际的环境与科研经费选择最合适的硬件系统。（2）利用OpenCV与MFC混编实现对水产品计数与分级,基于最小外接矩形的面积对水产品进行计数与分级,主要包括对水产品图像灰度化处理、图像滤波处理、二值化等图像预处理,找到水产品图像的最小外接矩形、并对其计算面积等,其中,对图像滤波着重介绍了双边滤波、中值滤波、高斯滤波,经过对比几种滤波对水产品图像处理的效果;还重点研究了二值化中的单一阈值化、自适应阈值化处理对水产品图像的影响,经过对比选择合适的阈值化。（3）利用halcon与C#混编实现对水产品计数与分级,基于多层感知器的方法对水产品进行计数与分级,主要研究了多层感知器的算法、多层感知器的创建、训练多层感知器以及水产品在线分类。（4）将OpenCV、halcon的代码进行封装,分别利用MFC、C#进行可视化,实现系统的运行,能够对水产品进行计数、分级,运行结果基本满足预期效果。并且对两种方法进行对比,选择最优的设计方案。实验数据表明,设计的水产品计数与分级系统能够有效的对水产品分级、计数。