何进荣 石延新 刘 斌 何东健

(1.延安大学数学与计算机科学学院， 延安 716000; 2.农业农村部农业物联网重点实验室, 陕西杨凌 712100;3.陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室， 陕西杨凌 712100)

0 引言

苹果分级分选是苹果产业后整理的关键环节，通过苹果分级包装、分级贮藏、分级定价和销售，可解决苹果优质不优价的难题，进而延伸产业链、提升价值链，促进苹果产业转型升级，让果农在苹果全产业链上获益。早期国内普遍采用人工分级，人工分级方法劳动强度大、效率低，且受主观影响[1]。随着计算机技术及其在相关领域的发展，越来越多的学者将计算机视觉技术应用于农产品无损检测中，计算机视觉技术具有精度高、效率高、无需接触等优点，已成为水果无损检测的主要方法[2-4]。

现有的苹果外部品质分级方法有基于苹果单一外部特征的方法，如颜色、大小、形状、纹理和可视化缺陷等，也有基于深度学习的苹果外观品质分级方法。廖崴等[5]建立了绿色苹果随机森林识别模型，对绿色苹果辨识准确率达到了90%。李蕙蕙等[6]对苹果表面纹理进行研究，探索纹理与甜度的相关性。赵娟等[7]对苹果图像进行提取与分割，采用计算机视觉技术提取苹果缺陷并与人工辨识结果进行比较，其缺陷检测准确率达到了92.5%。李龙等[8]通过纹理和梯度特征对苹果伤痕进行识别，80个样本的正确率为95%。这些手工提取苹果单一外部特征的方法，其分级准确率有限，无法全面客观地对苹果外部品质进行直观评价。……