??? 摘　要：從水果尺寸、形狀、顏色、缺陷等幾個(gè)方面的檢測(cè)技術(shù)及特征分類方法，介紹了國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" title="計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)">計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)" 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??? 關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺；圖像處理；水果分級(jí)

?

??? 我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，水果產(chǎn)量居世界前列，但水果分選比例很低，而發(fā)達(dá)國(guó)家水果產(chǎn)后處理比例高達(dá)80%～90％。水果的大小、形狀、顏色對(duì)其在市場(chǎng)上的銷售有著重要影響。
??? 根據(jù)水果的外部品質(zhì)進(jìn)行分級(jí)的主要指標(biāo)是大小、形狀、顏色和表面缺陷。目前我國(guó)水果的分級(jí)主要由人工完成，國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的水果分選設(shè)備也只是基于機(jī)械工程技術(shù)，按照水果的大小和重量進(jìn)行分選，而形狀、顏色、表面缺陷的檢測(cè)仍由人工完成。人工分選的主要缺點(diǎn)是：(l)需要大量勞動(dòng)力，勞動(dòng)強(qiáng)度大，效率低，分檢成本高；(2)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)人工難以實(shí)現(xiàn)，分級(jí)精度不穩(wěn)定，因?yàn)閮H憑人的視覺很難實(shí)現(xiàn)量化指標(biāo)的檢測(cè)，而且工人長(zhǎng)時(shí)間用眼和進(jìn)行單調(diào)的操作，會(huì)造成身心疲勞和情緒的波動(dòng)，這會(huì)使分級(jí)誤差隨著人的情緒發(fā)生波動(dòng)。
??? 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為水果的外部品質(zhì)檢測(cè)提供了一種自動(dòng)、無損、高效、客觀的方法，食品工業(yè)已成為使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)最多的十大工業(yè)之一。當(dāng)前，世界上已有幾個(gè)大廠家可以生產(chǎn)出對(duì)水果的大小、顏色、重量進(jìn)行分級(jí)的機(jī)器，而現(xiàn)有的基于機(jī)器視覺的分檢機(jī)器只解決了要求計(jì)算時(shí)間少的問題，如大小或顏色分類。然而，市場(chǎng)上對(duì)產(chǎn)品分檢的要求越來越高，要求分檢裝置具有更強(qiáng)的視覺檢測(cè)系統(tǒng)，能夠確定水果形狀、果莖位置、果皮的主次色調(diào)、缺陷面積等。
1　尺寸檢測(cè)
??? 大小是質(zhì)量分級(jí)的第一個(gè)性能指標(biāo)，可以利用機(jī)器視覺檢測(cè)面積、直徑、周長(zhǎng)等水果外部參數(shù)來確定。馮斌等^[1]通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)獲取水果的圖像，對(duì)該圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)等處理后，以其自然對(duì)稱形態(tài)特征為依據(jù)，確定水果的檢測(cè)方向，進(jìn)一步檢測(cè)水果的大小。試驗(yàn)表明，該方法檢測(cè)速度快，確率高。
2　形狀分級(jí)
??? 形狀或不規(guī)則度的分類可以根據(jù)水果最大直徑和最小直徑的相關(guān)性來估計(jì)，更復(fù)雜的方法可以利用傅立葉展開的方法來計(jì)算。傅立葉變換中，有用信息集中在最前面的分量中，Tao^[2]用傅立葉變換的前10項(xiàng)分量描述邊界信息，并定義了馬鈴薯形狀的不規(guī)則度指標(biāo)；Paulus^[3]等將蘋果半徑序列進(jìn)行傅立葉展開，分別取前12項(xiàng)余弦系數(shù)和前12項(xiàng)正弦系數(shù)進(jìn)行主分量變換PCT (Principal Component Transform)，取最大的2個(gè)主分量(分別表示長(zhǎng)寬比、錐度)作為特征值對(duì)蘋果進(jìn)行分類。Morimoto等^[4]提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌理論相結(jié)合識(shí)別水果形狀的方法，利用吸引子和分形維數(shù)來描述水果的不規(guī)則度，使得水果形狀規(guī)則度的表示更為精確。林開顏等^[5]利用梯度法檢測(cè)出彩色水果圖像的邊緣，再用邊界跟蹤算法獲取水果的輪廓半徑序列，然后將其進(jìn)行離散傅立葉變換，最后利用傅立葉系數(shù)定義分類器，根據(jù)給定的分類閾值對(duì)水果形狀進(jìn)行分類，對(duì)不同水果形狀的實(shí)驗(yàn)證明了這種方法的有效性。
3　顏色分級(jí)
??? 顏色是另外一個(gè)重要的、且已被廣泛研究的質(zhì)量因子。一些水果只有一個(gè)主顏色，即只有一種顏色在果皮表面均勻分布，這樣果皮表面的平均顏色可以作為這些水果外部品種的一個(gè)重要指標(biāo)。然而，一些水果如蘋果、桃子等有第二種顏色可以作為成熟度的另一個(gè)指標(biāo)，這樣，就不能用一個(gè)全局的顏色作為質(zhì)量參數(shù)。Nakano^[6]利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)紅富士蘋果進(jìn)行分類。第一步，根據(jù)顏色、位置、平均顏色對(duì)蘋果表面像素進(jìn)行分類；第二步，根據(jù)水果平均顏色、顏色偏差、缺陷像素、正常紅色像素比例等參數(shù)對(duì)蘋果進(jìn)行顏色等級(jí)的分類，正確分級(jí)率約為70％。
4　缺陷檢測(cè)
4.1 國(guó)外情況
??? 在圖像分析中，缺陷檢測(cè)本質(zhì)上是一個(gè)圖像分割問題，也是一個(gè)難題，因?yàn)樗砻婵赡艹霈F(xiàn)不同大小和程度不同的缺陷?；叶葓D像用于缺陷檢測(cè)，常用的方法是把水果的平均灰度級(jí)作為水果的顏色，與平均灰度級(jí)差別較大的點(diǎn)作為缺陷點(diǎn)。但平均灰度是局部變化的，這是因?yàn)槭芩娴挠绊?，由中心點(diǎn)到邊界點(diǎn)的灰度級(jí)會(huì)呈遞減趨勢(shì)；再者，受植物皮孔的影響，會(huì)存在噪聲點(diǎn)。缺陷的顏色通常比水果的其它表面顏色更深，但是正常組織和缺陷組織間的對(duì)比度會(huì)因不同的缺陷組織而發(fā)生變化，而且其大小和面積也有很大差別。正因如此，簡(jiǎn)單的閾值化、背景減除或模板匹配無法獲得滿意的結(jié)果。Yang^[7]的研究結(jié)果稱，利用全局參數(shù)進(jìn)行分割的方法適于大的且分散的缺陷，而紋理方法適合于斑塊狀的缺陷分割；Yang利用“洪水”算法(即分水嶺分割方法)，來分割片狀的缺陷，如褐色斑塊、擦傷、萼凹區(qū)等，這種方法能消除光反射變化帶來的影響，但由于使用了平滑算法導(dǎo)致所檢測(cè)的缺陷偏大。在缺陷分類標(biāo)準(zhǔn)中，缺陷的大小是一個(gè)重要參數(shù)，因此對(duì)缺陷進(jìn)行精確分割是非常必要的。后來，由Yang和Marchant^[8]進(jìn)行改進(jìn)，在利用“洪水”算法初始分割后，利用活動(dòng)輪廓模型(或稱“蛇形”算法)進(jìn)行精確分割以提高缺陷位置和大小的精度。Snake模型的能量函數(shù)采用積分運(yùn)算，具有較好的抗噪性，對(duì)目標(biāo)的局部模糊也不敏感，但容易收斂到局部最優(yōu)，要求初始輪廓盡可能靠近真實(shí)輪廓，而且收斂速度慢。在兩者的方法中，需要利用中值濾波或高斯濾波器來消除噪聲，所產(chǎn)生的小的錯(cuò)誤缺陷可以用閾值法來消除。
??? Heinemann等^[9]利用蘋果的平均色調(diào)H(Hue)來區(qū)分褐色蘋果，這也是一種使用全局參數(shù)的方法，它利用一個(gè)判別函數(shù)來分類，分類精度達(dá)82.5％。 Miller^[10]利用HIS彩色模型對(duì)柑橘進(jìn)行分類，方法是對(duì)于蘋果的每個(gè)顏色參數(shù)，計(jì)算其與標(biāo)準(zhǔn)顏色模型的均差和均方差，這些值再進(jìn)行歸一化處理，然后利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯—高斯分類、無參數(shù)分離器等3種方法來進(jìn)行分類，最大成功率達(dá)68.9%～85.8%。兩者的分類精度與歐洲標(biāo)準(zhǔn)差距比較大。Leemans等^[11]對(duì)每個(gè)像素與水果圖像全局顏色進(jìn)行比較，差別較大時(shí)(如大于某個(gè)閾值)，認(rèn)為是一個(gè)缺陷組織的像素點(diǎn)；反之，則屬于正常組織。由于水果像素點(diǎn)在3個(gè)顏色分量上均呈高斯分別，因此以正常水果圖像的顏色向量的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)顏色，采用Mahalanobis距離進(jìn)行比較。這種方法在缺陷組織與正常組織的對(duì)比度明顯時(shí)，檢測(cè)效果較好。Molto等^[12]利用機(jī)器視覺對(duì)水果的外部品質(zhì)如大小、顏色、形狀、缺陷、最大缺陷、莖桿、萼等進(jìn)行分類，分割采用基于貝葉斯定理的分類算法。Shahin 等^[13]利用線掃描的X-射線成像設(shè)備來檢測(cè)蘋果的碰傷，以空間邊緣特征和離散余弦變換系數(shù)為特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，對(duì)舊的碰傷(1個(gè)月)分類精度為90％以上，而對(duì)于新的碰傷(24小時(shí))，精度僅有60%左右。Leeman等^[14]以蘋果的缺陷顏色、形狀、紋理、位置等信息為特征，利用K-均值聚類和主分量分析相結(jié)合的方法對(duì)蘋果進(jìn)行分類，其中主分量分析和代表蘋果97％信息的前Ncp個(gè)主分量用于進(jìn)行最后分類的二次判別式的計(jì)算，成功率為73％， 而錯(cuò)誤發(fā)生的50%是良性的，而另外50%則由于缺陷是曬傷，或者是撞傷或者缺陷太靠近果梗和花萼很難被檢測(cè)到，同時(shí)水果分級(jí)的整個(gè)過程都會(huì)對(duì)最近的缺陷檢測(cè)結(jié)果造成影響。
4.2 國(guó)內(nèi)情況
??? 國(guó)內(nèi)，何東健、楊青等^[15]以提高球形果實(shí)表面缺陷面積的測(cè)定精度為目的，分析了利用投影圖像直接測(cè)定球形果實(shí)表面缺陷存在的問題，提出并建立了從投影圖像恢復(fù)球形果實(shí)表面幾何特征的像素點(diǎn)變換法和邊界變換法，通過試驗(yàn)結(jié)果表明，這2種方法可使測(cè)定相對(duì)誤差減少35%左右。劉禾等^[16]利用計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)進(jìn)行了蘋果壞損自動(dòng)檢測(cè)的研究，根據(jù)蘋果光學(xué)反射特性建立了一套適于蘋果壞損自動(dòng)檢測(cè)的計(jì)算機(jī)圖像系統(tǒng)，并分析了蘋果圖像中有壞損或噪聲，無壞損和有花萼或果梗時(shí)蘋果圖像灰度值的特征變化，鑒于缺陷出現(xiàn)位置、大小等因素的不可預(yù)測(cè)性，提出了一種基于缺陷的單調(diào)檢測(cè)方法以及缺陷區(qū)域判別方法。王江楓等^[17]探討了應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行芒果表面壞損檢測(cè)的方法，結(jié)果表明Krisch算子及以Krisch算子為正像的反銳化掩摸法效果較好，能夠檢測(cè)出完整清晰的整果及損壞區(qū)域邊緣芒果，損壞檢測(cè)可直接通過求壞損區(qū)域與整果區(qū)域比值的方法。應(yīng)義斌等^[18]利用R分量與G分量在缺陷區(qū)域與非缺陷區(qū)域交界處的突變點(diǎn)為可疑點(diǎn)，再經(jīng)區(qū)域增長(zhǎng)，求出了整個(gè)受損區(qū)域的面積。鄧?yán)^忠、張?zhí)X等^[19]依據(jù)所研究的梨蘋果等品種水果的外形，以及碰壓傷特征，提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算碰壓傷面積的數(shù)學(xué)模型，該數(shù)學(xué)模型根據(jù)計(jì)算機(jī)水果分級(jí)檢測(cè)時(shí)通常將水果外形作為球體或類球體看待這一原則，把水果碰壓傷的缺損表面也看似接近于圓形，用球面上一個(gè)任意大小的圓形區(qū)域代替水果及果面上的碰壓傷，由此推導(dǎo)出計(jì)算碰壓傷面積的數(shù)學(xué)模型，并給出了碰壓傷處于非邊緣位置和邊緣位置時(shí)碰壓傷的直徑和面積計(jì)算公式，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與統(tǒng)計(jì)像素的方法相比用該模型可大大提高測(cè)量精度。何東健、耿楠等^[20]研究了用活動(dòng)邊界模型(ACM)檢測(cè)果實(shí)表面缺陷，探討了活動(dòng)邊界模型(ACM)的原理和求解方法，改進(jìn)了活動(dòng)邊界模型，使ACM在開始收縮時(shí)位于目標(biāo)輪廓外側(cè)，使公式能記憶邊界的方向。當(dāng)存在兩個(gè)相距較近的缺陷時(shí)，ACM會(huì)收斂于正確的邊界，提出插值算法，對(duì)得到的不連續(xù)邊界進(jìn)行插值，從而得到封閉的缺陷邊界能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)果實(shí)表面的缺陷邊界。馮斌、汪懋華^[21]利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別水果表面缺陷，提出了分割缺陷和識(shí)別缺陷的新方法，該方法考慮了水果的形狀特點(diǎn)，使不同灰度級(jí)的缺陷一次性分割成功。在圖像分割時(shí)，沒有采用傳統(tǒng)的單閾值和多閾值分割方法，而是采用標(biāo)準(zhǔn)件球面的灰度和水果灰度進(jìn)行比較，從而進(jìn)行圖像的分割。在識(shí)別過程中，利用水果的三維空間特征采用了傅氏變換，實(shí)現(xiàn)了缺陷與果梗花尊的區(qū)分。王亞琴等^[22]用2r-g-b彩色分量對(duì)水果進(jìn)行直方圖分割，然后利用二值形態(tài)學(xué)方法和隨機(jī)圓HOUGH變換檢測(cè)果實(shí)，取得了較好效果。
??? 對(duì)用于缺陷檢測(cè)的不同的技術(shù)的分析表明，灰度圖像需要更復(fù)雜的算法，因?yàn)椴煌g或同一水果內(nèi)部的不同地方，其亮度都會(huì)發(fā)生變化。對(duì)于不同水果間的亮度變化，意味著分割算法必需是自適應(yīng)的，不能利用先驗(yàn)信息或者背景圖像信息；對(duì)于同一水果內(nèi)部的兩點(diǎn)差異問題，意味著要利用基于區(qū)域的分割算法，同時(shí)也對(duì)光源系統(tǒng)提出了更高的要求。當(dāng)然，所有這些問題同樣存在于彩色圖像處理中，但可以通過研究彩色圖像3個(gè)顏色分量間的關(guān)系來克服。例如，對(duì)照明問題，HSI與人眼的色彩感知相吻合，其在一些照明不均的場(chǎng)合特別有用，因色調(diào)與高亮、陰影無關(guān)，不受光源亮度強(qiáng)弱的影響，色調(diào)對(duì)區(qū)分不同顏色的物體非常有效。在現(xiàn)有的利用彩色圖像進(jìn)行缺陷檢測(cè)的大部分方法中，色彩信息并未得到有效利用，研究人員為了獲得較高的處理速度，往往只利用1個(gè)或2個(gè)分量信息，或從中計(jì)算出一個(gè)單獨(dú)的參數(shù)，這樣無法獲得滿意的分割效果，并且失去了大部分的空間信息如形狀、局部紋理等。
5　莖桿和萼檢測(cè)
??? 在桔子、桃子、蘋果等水果中，長(zhǎng)的莖桿可能會(huì)損害到其他水果；再者，在進(jìn)行缺陷檢測(cè)時(shí)，莖桿和萼通常會(huì)和缺陷一起被分割出來，必須將其與缺陷分開。因此，確定長(zhǎng)的莖桿位置也引起了人們的興趣，桿莖和萼在灰度圖像中均表現(xiàn)為比較暗的斑塊，Yang^[8]先利用“洪水”算法分割比較暗的斑塊，為了將其與其他的片狀缺陷分開，利用結(jié)構(gòu)光法獲得蘋果的三維幾何形狀，對(duì)于每個(gè)斑塊在正常散射光和結(jié)構(gòu)光下分別提前的特征，再利用BP算法對(duì)這些特征進(jìn)行分類，進(jìn)而可以獲得莖桿、萼和缺陷。在缺陷處于輪廓邊緣或缺陷處有凹陷時(shí)，這種方法不是很有效。Ruiz等^[23]分別用彩色圖像分割、邊界跟蹤、細(xì)化算法等3種方法來確定莖桿和萼，其中彩色圖像分割是利用線性的判別函數(shù)來識(shí)別待分割區(qū)域；而邊界跟蹤是在對(duì)二值圖像提取邊界后，利用邊界點(diǎn)與質(zhì)心的距離來確定莖桿和萼的位置；細(xì)化算法是通過反復(fù)的細(xì)化迭代，直到獲得莖桿的骨架，以確定莖桿的位置。結(jié)果顯示，以水果的任意視角來識(shí)別圖像，總有效率超過90％，當(dāng)葉片和分枝同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，將會(huì)影響前兩種方法的效率，而細(xì)化算法要求從莖桿的側(cè)面采集圖像，即視圖中莖桿要凸出來。水果表面反射光的模式表現(xiàn)為光條紋，其形狀由水果的形狀和方向確定，Penman等^[24]通過對(duì)這些光條紋的分析來確定莖和萼的位置，這種方法的分類性能與萼凹區(qū)域的表面形狀有很大關(guān)系，當(dāng)萼凹處形狀復(fù)雜時(shí)，算法難以獲得滿意結(jié)果。
6　特征分類
??? 水果的外部特征如大小、顏色、形狀、缺陷等提取后，就要對(duì)其綜合分類。不管分類算法是參數(shù)的還是非參數(shù)的，其分類精度總是依賴于分類數(shù)據(jù)。當(dāng)特征多的時(shí)候，帶參數(shù)的分類器分類精度會(huì)下降。而輸入輸出之間的非線性會(huì)導(dǎo)致特征數(shù)目的增加。然而，在特征數(shù)目減少時(shí)，基于參數(shù)估計(jì)的分類器與非參數(shù)的分類器有著同樣的分類性能。在許多識(shí)別問題中，由于模式類別是多模的，因此傳統(tǒng)的方法如貝葉斯分類器難以獲得應(yīng)用，而非參數(shù)估計(jì)的分類器如BP網(wǎng)絡(luò)、K最近鄰、決策樹等常受到青睞，無參數(shù)分類器通過樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，可以把特征空間進(jìn)行恰當(dāng)分類，無須先驗(yàn)信息。Kavdir等^[25]取蘋果圖像的二階矩、對(duì)比度、互相關(guān)等紋理特征，比較了BP網(wǎng)絡(luò)和無參數(shù)分類器貝葉斯分類器、K最近鄰、決策樹等的對(duì)缺陷的分類性能，結(jié)果顯示正常組織與缺陷組織間的對(duì)比度比較高時(shí)，無參數(shù)分類器效果較好，而BP網(wǎng)絡(luò)即使在兩者間的對(duì)比度比較差時(shí)也能很好地進(jìn)行區(qū)分。文中還比較了BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)直方圖特征和紋理特征的分類情況，結(jié)果顯示，直方圖特征只在缺陷組織與正常組織間的對(duì)比度比較高時(shí)才有效，這是因?yàn)橹狈綀D只反映不同顏色像素出現(xiàn)的頻率，不能提供有關(guān)強(qiáng)度或顏色特征分布的信息，而紋理特征更能反映某個(gè)像素四周的相關(guān)信息，能更好的表征水果表面的局部顏色變化。因此，在通過簡(jiǎn)單的閾值化技術(shù)無法檢測(cè)缺陷時(shí)，應(yīng)該考慮采用紋理特征，因?yàn)橐恍┤毕莶灰欢〞?huì)改變顏色分量的特性，但是會(huì)呈現(xiàn)出一些特殊的結(jié)構(gòu)形式。Blasco等^[26]研制了1套水果自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)，先由有經(jīng)驗(yàn)的操作人員進(jìn)行離線訓(xùn)練，把水果表面分為背景、主色調(diào)、缺陷區(qū)域、莖等幾個(gè)區(qū)域，利用貝葉斯定理確定每種顏色的屬于各個(gè)類的概率分布，再通過算法確定查找表，在線分類時(shí)根據(jù)這張表來確定每個(gè)像素的分類。
??? 綜上，在國(guó)內(nèi)研究和開發(fā)基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的水果實(shí)時(shí)分級(jí)系統(tǒng)，選出規(guī)格一致的高品質(zhì)水果，以提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。此外，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的加速，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力將向其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，并呈急劇下降趨勢(shì)，依靠智能化、視覺化的機(jī)器系統(tǒng)，把人們從繁重的、單調(diào)的勞動(dòng)中解放出來，這是進(jìn)入新世紀(jì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì)。在生產(chǎn)過程中采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，圖像數(shù)據(jù)量大、處理和傳輸速度慢，一直成為視覺信息技術(shù)進(jìn)入生產(chǎn)應(yīng)用的障礙，因此研究和開發(fā)新型、快速、有效的計(jì)算機(jī)視覺信息獲取與實(shí)時(shí)處理和模式識(shí)別技術(shù)，具有重要的理論技術(shù)價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的基于灰度圖像的算法已難以勝任復(fù)雜圖像處理的需要，模糊邏輯、人工元神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以及遺傳進(jìn)化計(jì)算等智能算法已在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。由于人眼只能識(shí)別幾十個(gè)灰度級(jí)，但卻可以辨別成千上萬種顏色，而且彩色圖像可以提供更為豐富的信息，故以智能理論與技術(shù)為手段，快速處理復(fù)雜圖像的、具有啟發(fā)式的、高效的彩色圖像處理技術(shù)將會(huì)成為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用于水果分級(jí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
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