甜瓜是市场上常见的一种水果,甜瓜的外部品质主要涉及大小、形状、颜色和表面缺陷。在静止状态下,应用计算机视觉对甜瓜进行自动化分级处理技术进行了研究,完成的主要研究成果如下:1.对图像底层处理中的快速定位、图像滤波、图像增强、边缘检测和背景分割算法进行了研究,得到了适合甜瓜的预处理算法。2.提出了基于连续凹点组中曲率最大点相互之间相隔链码长度和欧氏距的比值识别瓜蒂的新算法。3.水果表面缺陷的识别复杂而费时,一直是实现水果自动化分级的障碍。为提高缺陷分割的精确度和速度,本文提出一种新的缺陷快速分割算法。利用灰度共生矩阵和BP人工神经网络实现了真正缺陷霉变区与瓜蒂花萼区的快速区分。4.对甜瓜的表面缺陷、形状、颜色、大小的外部品质分别进行了研究。提出了基于像素计数法的缺陷分级、基于形心点到边缘点的平均距离和方差的比值进行形状分级、基于CMYK颜色模型的Y直方图的颜色分级、基于甜瓜果径的大小分级。5.根据甜瓜外部品质各项指标检测实现的方法和速度要求,建立了以分级为目的的软硬件系统,硬件系统完成甜瓜图像的获取,软件系统包括水果大小、形状、颜色以及缺陷的分级功能。