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发布时间：2023-04-15 16:27:46 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
水果的缺陷检测是检测中最重要的，也是复杂度很高的一个方面，目前的缺陷检测一般采用边缘检测求出缺陷的区域，进而对缺陷进行评估。 这其中边缘检测是最重要的环节。 李庆中等 [7].通过双金字塔数据形式的盒维数快速计算，得出五个分形维数作为可疑缺陷区的参数，再通过BP形网络结构的人工神经网络，最终实现对梗、萼和缺陷的准确判断。 冯斌等 [8].先对水果进行图像的获取与分割，而对于梗萼和缺陷的判决，则通过观察可疑区是上凸的还是下凹来判定，因为如果是梗萼的话那么应在下凹区，而如果是缺陷区，那么大部分都是在上凸区的。
借鉴国际发展历史，水果智能识别技术必将越来越多的进入行业领域，因此，作为水果分级、分类识别中核 心的计算机图像处理技术，可使分类检测实现全自动化、摆脱传统人工操作，可以为行业发展提供广阔空间，利 用新兴的先进技术手段和方法可以大大提高我国水果产后的处理水平，提高生产效率，提升我国水果国际竞争力。 水果图像分类还可以广泛应用于商业销售环节，比如自动称重，自动计价，提供便捷的人机交互方式，减轻人工 负担。 1.3 研究目的和主要内容 水果分类识别是一个范围很广的课题，前人多研究单类水果的品质分级，缺陷检测，水果成熟度识别，机器 人采摘系统等，鲜有研究多类水果识别的项目，而多类水果识别在实际中有着广阔的应用价值，比如在发达国家 的超级市场，用户可以进行自助水果购买。
水果品质检测是水果商品化处理的关键环节之一，直接关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。 品质检测主要包括外观品质和内部品质两个方面， 传统的外观品质检测主要是利用分级机械，根据水果的大小重量等指标进行分级，该方法主要是通过设计专用机械结构来检测水果的大小和重量，而无法对水果的颜色纹理和表面缺陷等做出评价，设备专用性强，利用率低，检测时水果常发生碰撞，容易导致水果的损伤。
目前水果大小检测的方法很多，在这方面研究的也十分成熟了。 对于这方面的研究: 章文英 [1].等通过先对图像预处理，确定水果的轮廓，再通过水果的最小外切矩形，近似确定水果的大小，精确度不是很高。 而冯斌 [2].等先边缘检测，后通过确定水果的轴向、形心，进而得出水果的大小，精确度很高。
