计算机视觉技术在水果分级处理中的应用概况及发展.pdf

【计算机视觉技术在水果分级处理中的应用概况及发展】 随着社会经济的进步和消费者对水果质量需求的提升，水果分级在产后处理中变得至关重要。作为全球水果生产大国，我国需要采用先进的技术来提升水果的附加值。计算机视觉技术因其高速、大信息量和多功能性，成为水果检测分级的理想工具，能实现无损、客观、实时的检测，避免了传统方法的局限性。 水果分级主要包括大小、品种、等级、内外品质的一致性以及颜色的严格区分。传统的机械分级方式存在局限性，如分类档次有限、易导致水果破损，而人工分级则效率低下且受个人技术水平影响大。因此，计算机视觉技术的应用显得尤为关键。 计算机视觉技术起源于20世纪70年代，涉及人工智能、神经生物学等多个领域，通过模拟人类视觉系统进行图像处理，实现对农产品的检测。近年来，随着计算机技术和图像处理理论的发展，这一技术在水果品质检测与分级中广泛应用，包括尺寸、颜色、表面缺陷和形状识别等方面。 对于水果大小的检测，研究人员如DabeRel A等早期的研究虽取得进展，但准确率有待提高。国内学者如应义斌等人通过图像处理技术，如边缘提取、线性回归法，改进了水果大小的测量方法，提高了精度。此外，饶秀勤等人研究了实际尺寸与测量值的误差，而章程辉等则通过形态学处理提高测量准确性。 在颜色检测方面，颜色是衡量水果品质的重要标准，直接影响消费者的选择。HIS彩色系统被Tao Y等应用于苹果和土豆的颜色测量，显示了较好的效果。国内学者也在这一领域进行了大量工作，通过计算机视觉技术提高了颜色检测的客观性和准确性，关联水果的成熟度和内部品质。 计算机视觉技术的进一步发展，结合如人工神经网络等高新技术，有望在水果检测与分级中实现更高效、更精准的自动化处理。然而，目前仍存在一些挑战，如算法的优化、处理速度的提升以及复杂环境下的适应性等，这需要科研人员持续努力，推动技术的创新和完善，以满足日益增长的水果产业需求。