摘 要：水果品质检测关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。传统的外观品质检测主要是利用分级机械，其存在很多不足之处，因此提出了利用机器视觉进行无损检测的技术。利用机器视觉技术主要是检测水果的大小、形状、颜色和表面缺陷四个性状参数。本文总结了国内外一些利用机器视觉技术对水果进行检测分级的成果，并以苹果外部品质检测与分级系统为例做了说明。然后就未来的发展前景做了展望。

关键词：水果品质检测， 机器视觉技术， 大小， 形状， 颜色， 表面缺陷

一、前言

水果品质检测是水果商品化处理的关键环节之一，直接关系到水果的包装运输贮藏和销售的效果和收益。品质检测主要包括外观品质和内部品质两个方面， 传统的外观品质检测主要是利用分级机械，根据水果的大小重量等指标进行分级，该方法主要是通过设计专用机械结构来检测水果的大小和重量，而无法对水果的颜色纹理和表面缺陷等做出评价，设备专用性强，利用率低，检测时水果常发生碰撞，容易导致水果的损伤。

近些年来发展起了利用机器视觉技术进行水果质量检测的技术。机器视觉技术从概念上讲是用计算机实现人的视觉功能也就是用计算机代替人眼实现对客观三维世界的认识。机器视觉是一门涉及到人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理学、模式识别等诸多领域的新兴交叉学科[1]。利用该技术可以实现高效率、无损害的水果品质检测。

二、国内外研究现状

在水果外观品质的检测中，主要是针对其大小、形状和颜色三个性状进行检测。按果实大小进行检测，选出大小基本一致的果实，有利于包装贮存和加工处理；而每种水果均具备相似的外形，通过制定形状等级，进行销售时可以提高水果的销售力；外表颜色是水果的最重要外观参数之一，消费