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计算机视觉技术在图像处理中得到了广泛的应用，这为水果的自动化分级提供了研究空间。本文主要应用计算机视觉的方法，在ＨＳＶ颜色空间中，通过对水果表面的颜色特征及表面的纹理特性等进行研究，从而为建立水果的橹棒自动分级器提供有效的数学特征。研究的内容包括图像的采集、图像预处理、特征提取与特征选择、分类识别。其中主要研究内容为水果的特征提取、分类识别这两部分。在水果的表面特征提取中，首先将图像进行颜色空间转换，把RGB空间转换成HSV空间，提取H空间的色度值作为水果表面的颜色特征；然后在HSV空间中对H分量选用Laplace算子来计算水果的表面缺陷特征。最后，在获取上述的特征后，利用SOM神经网络建立分类器，从而实现对水果外在品质的自动分级。