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發布時間：2023-04-15 16:27:46 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。
借鑒國際發展歷史，水果智能識別技術必將越來越多的進入行業領域，因此，作為水果分級、分類識別中核 心的計算機圖像處理技術，可使分類檢測實現全自動化、擺脫傳統人工操作，可以為行業發展提供廣闊空間，利 用新興的先進技術手段和方法可以大大提高我國水果產后的處理水平，提高生產效率，提升我國水果國際競爭力。 水果圖像分類還可以廣泛應用于商業銷售環節，比如自動稱重，自動計價，提供便捷的人機交互方式，減輕人工 負擔。 1.3 研究目的和主要內容 水果分類識別是一個范圍很廣的課題，前人多研究單類水果的品質分級，缺陷檢測，水果成熟度識別，機器 人采摘系統等，鮮有研究多類水果識別的項目，而多類水果識別在實際中有著廣闊的應用價值，比如在發達國家 的超級市場，用戶可以進行自助水果購買。
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。
