基于机器视觉的苹果果形分级方法研究

王守亚，吴 琰，权循忠

(淮南师范学院，安徽 淮南 232038)

0 引言

近年来，中国的苹果产量逐年升高，苹果质量参差不齐，2017年中国苹果总产量达到了4.139×107t，中国是“世界苹果产量”第一大国.人们在购买苹果时，会从大小、形状、颜色和缺陷等方面对苹果进行挑选，这几个方面也是进行苹果分级的标准.目前，随着人们生活品质的不断进步，对苹果等级的要求也越来越严格，现有的人工分级存在耗时、高成本、破坏性和主观性差别大等缺点，急需要改进，近些年，越来越多的研究人员把机器视觉技术应用到苹果无损快速分级，客观性强.分级结果也比较理想.有一些研究人员对苹果图像的各个特征进行研究，综合对苹果进行分级，也有部分研究人员针对苹果的某一个特征进行详细研究来进行苹果分级.

Varghesez等[1]人利用计算机分析技术对苹果果形进行了研究，Leemans V等[2]人研究了水果的圆度等因素相结合来表征水果形状，Ingrid Paul US等[3]人利用傅里叶变化法对苹果果形进行了研究.这些方法都取得了一定的成果，为后续人员的研究提供了一些依据.李庆中等[4]人设计了一套基于计算机视觉的苹果自动分级系统，钱中华[5]利用计算机视觉技术对苹果分级的正确率为88%，申翠香等[6]人利用改进粒子群算法对苹果圆形度检测的正确率为96%，石瑞瑶等[7]利用苹果外部特征进行分级正确率为76.75%、利用卷积神经网络进行分级正确率为83.25%，孙斐[8]利用圆度值分析法进行苹果果形分级正确率……