罗炤茜，陈月芬，占煜辉，厉科迪

（台州学院电子与信息工程学院, 台州 318000）

作为一个世界农业大国，我国的水果产量呈逐年上升的趋势。作为提供人体营养的必需品，水果在人们日常生活中的需求量不断增加，水果行业市场规模持续增长，并且随着生活水平的不断提高，人们对于优质和新鲜的水果需求不断增长，高品质的水果是当今水果市场竞争成功的首要条件。因此，水果分级是各大水果市场、果汁加工厂以及水果种植户的重要环节，而我国的水果产量基数庞大，传统的依靠人工方式进行分类、分级，不仅效率低下、劳动量大，而且容易受到人为因素的影响，存在较大的人工误差等缺点。物联网技术和人工智能的兴起引领着人们的生活走向智能化，无人超市越来越流行，因此亟需研究水果智能分类分级模型，提高水果识别率和分级准确率，对经济、农业的发展具有重要的意义。

近年来，机器视觉技术在农产品检测中得到广泛的应用，提高了检测精度和效率，成为农产品自动化检测与分选技术的重要手段。因此国内外学者围绕着基于机器视觉的水果自动识别和分级进行了大量的研究［1］，如Blanc［2］设计了一种可以对葡萄的重量和颜色均匀度进行分级的系统；Baigvand［3］等设计了一套完整的机器视觉分级系统，实现了对无花果品质的实时检测，将无花果干成功地分为5 个等级；王干［4］等通过采用三个摄像机对传输中的脐橙多面拍照，并基于图像处理技术实现了脐橙的品质分级。……