本课题基于广东省省级科技计划项目“山地果园运输平台智能快速预冷保鲜集成系统研究（2017A020208045）”,旨在结合柑橘保鲜规律,利用图像处理与神经网络技术,构建柑橘保鲜品质检测系统,实现柑橘在物流过程中,快速、低成本的品质检测。本课题的主要工作及成果如下。柑橘图像颜色特征提取与神经网络品质映射信息系统开发方面,本课题研究了B分量下固定阈值分割方法,该方法为有效的通过颜色分割柑橘与背景的图像处理方法;提取了H分量灰度图的色度频度列序F0,F1,F2..Fi..F150作为保鲜柑橘图像的颜色特征;设计了检测柑橘保鲜品质的三层前传神经网络映射模型,网络结构为150-10-1,该模型的输入函数为加权和函数,激活函数为ReLu,输出函数为线性函数;采用二分试验法、逐步下降试验优化神经网络结构至141-8-1三层结构;用C++和openCV编程实现基于B分量下固定阈值分割,提取HSI模型下H分量色度频度序列F0,F1,F2..Fi..F150,搭建网络结构为141-8-1神经网络,完成柑橘保鲜品质检测系统的开发。为探究柑橘保鲜品质变化规律,从而提高基于图像处理与神经网络得柑橘保鲜品质保鲜系统的检测准确率。本课题设计了基于计算机视觉的柑橘图像采集实验方案,并搭建了突出柑橘颜色特征的基于计算机视觉的图像采集系统,设计了保鲜规律探索实验方案,并搭建了气调保鲜系统。由于保鲜规律探索实验的实验结果是由初始组别和实验组别的柑橘色度频度序列的平均值所得,同一个皇帝柑在保鲜前后的变化有待验证。因此,本课题设计了探索同一个柑橘在不同的保鲜环境条件、不同柑橘自身成熟阶段以及不同保鲜时间对柑橘保鲜品质影响的保鲜系统实验的实验方案。柑橘保鲜规律和柑橘保鲜品质测试结果分析方面,本课题通过对比保鲜时长分别在5、10、15天的柑橘、在气调保鲜环境和低温冰箱保鲜环境保鲜的柑橘、以及成熟早期和成熟晚期的保鲜柑橘的色度频度序列特征的变化,探索不同保鲜时长、保鲜环境和成熟阶段对柑橘保鲜品质的影响及变化规律,得到成熟期是影响保鲜皇帝柑颜色特征色度频度序列最重要的因素,而保鲜环境和保鲜时长影响皇帝柑色度频度序列变化的速度这一保鲜规律。验证基于图像处理与神经网络的柑橘保鲜品质无损检测系统具有77.26%检测准确率。结合保鲜规律,按成熟期和保鲜环境单一化柑橘样本,检验基于图像处理与神经网络的不同成熟期、不同保鲜环境的柑橘保鲜品质无损检测系统,准确率分别为:83.58%,78.02%,86.79%,82.86%。因此,本课题得出结论,搭载了按不同成熟期、不同保鲜环境单一化保鲜皇帝柑所训练出的神经网络映射模型的保鲜柑橘品质检测系统,能快速、有效的检测皇帝柑的保鲜品质。