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商业研究
基于机器视觉技术的水果分级方法及应用研究
■王明皓李翠青岛理工大学
基金项目：国家级大学生创新创业训练计划项目（项目编号：202310429011X）；山东省本科教育教改重点课题“基于产教融
合共同体的商贸物流新形态实践教学体系研究”阶段性成果（项目编号：Z2023145）
摘要：
水果产业一直以来都是农业领域的重要组成部分，其市场前景备受瞩目，然而，随着水果市场需求日益增长，
水果分级的效率和准确性成为亟待改进的重点。机器视觉作为一种新兴科学技术，在水果分级领域有巨大的发展空间。
本文从我国水果分级现状入手，分析机器视觉技术及其对水果分级带来的好处，对中国现有的机器视觉分级技术进行简
述，深入剖析现代化先进的水果分级技术及其设备难以在生产生活实施的问题，提出相应的解决措施，希望为我国水果
市场的蓬勃发展和水果分级领域的研究创新做出积极贡献。
关键词：
机器视觉；水果分级；分级方法；供应链
一、引言水果分级的指标分为外部品质和内部品质，传统的
在当今“质享”经济的大趋势下，大众消费水平和膳人工与简易机械分级方式大多是对于外部品质的分级，
食营养水平都在持续提升，大众对水果消费行为由刚需食无法兼顾水果内部品质。同时，现行的水果内部品质检
品消费转变为休闲零食消费，对水果的消费需求也从功能测方法应用最多的是化学分析法，通过对少量的样本进
性需求过渡到品质化需求。消费者对水果价格的整体敏行破坏和内部检测来判定整批水果的品质，可靠性和稳
感度下降，水果行业从性价比竞争逐渐走向品质化竞争，定性都比较低。
消费者更加看重水果的新鲜度、品质、营养价值。然而，三、机器视觉技术概述
中国水果市场被进口水果冲击严重。根据联合国商品贸易机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备，通
库的数据，中国是世界上最大的水果和蔬菜生产国，表观过对图像和视频进行采集、处理、分析和理解，实现
消费量远超排名第二的国家，但是水果销售以本国消费模拟和模仿人类视觉系统的技术。机器视觉结合了计
为主，参与贸易的比例一直很低。算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习等多个学
造成这样的原因是农民组织化程度低、产业基础薄科领域的方法和技术，对采集到的图像或视频数据进
弱、水果采收和流通设施落后、农产品流通渠道较长且行预处理，包括去噪、增强对比度、图像配准、图像
复杂，水果采摘之后只按照大小和重量进行简单的分级，矫正等，然后通过图像处理算法和特征提取方法，从
分级程度差、时效性低、流通周期长、物流成本高、腐图像或视频中提取出有用的特征信息，如边缘、纹理、
损浪费严重。所以，将机器视觉等各项技术应用于水果颜色、形状等，之后根据事先定义好的目标类别，利
分级，提升水果流通效率，减少水果浪费，是推进产业转用特定的算法和模型，在图像或视频中检测和跟踪目
型和市场扩大的关键。标物体的位置、轨迹和状态，再将提取到的特征与事
二、我国水果分级现状先建立好的模型进行比较和匹配，以实现目标的识别
目前我国国内水果商品化处理过程中的清洁、打蜡设与分类。
备已经比较成熟，关键在于分级技术比较落后，还未有十机器视觉技术的主要目标是使机器能够从图像或视
分健全的水果分级设备。频数据中获取信息，并根据这些信息做出相应的决策或
传统的水果分级方式主要有人工检测和机械检测。
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