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發布時間：2023-02-20 21:52:24 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
水果的缺陷檢測是檢測中最重要的，也是復雜度很高的一個方面，目前的缺陷檢測一般采用邊緣檢測求出缺陷的區域，進而對缺陷進行評估。 這其中邊緣檢測是最重要的環節。 李慶中等 [7].通過雙金字塔數據形式的盒維數快速計算，得出五個分形維數作為可疑缺陷區的參數，再通過BP形網絡結構的人工神經網絡，最終實現對梗、萼和缺陷的準確判斷。 馮斌等 [8].先對水果進行圖像的獲取與分割，而對于梗萼和缺陷的判決，則通過觀察可疑區是上凸的還是下凹來判定，因為如果是梗萼的話那么應在下凹區，而如果是缺陷區，那么大部分都是在上凸區的。
水果品質檢測是水果商品化處理的關鍵環節之一，直接關系到水果的包裝運輸貯藏和銷售的效果和收益。 品質檢測主要包括外觀品質和內部品質兩個方面， 傳統的外觀品質檢測主要是利用分級機械，根據水果的大小重量等指標進行分級，該方法主要是通過設計專用機械結構來檢測水果的大小和重量，而無法對水果的顏色紋理和表面缺陷等做出評價，設備專用性強，利用率低，檢測時水果常發生碰撞，容易導致水果的損傷。
目前水果大小檢測的方法很多，在這方面研究的也十分成熟了。 對于這方面的研究: 章文英 [1].等通過先對圖像預處理，確定水果的輪廓，再通過水果的最小外切矩形，近似確定水果的大小，精確度不是很高。 而馮斌 [2].等先邊緣檢測，后通過確定水果的軸向、形心，進而得出水果的大小，精確度很高。
另外，隨著電子技術和計算機圖像技術的發展，采用光電傳感器或CCD 攝像機對水果的大小進行測量判別已成為此類分選機的研究熱點。 因為它們是對水果 的大小進行不損傷的非接觸性計量，適用于任何種類的水果。
