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基于机器视觉的苹果检测分级方法研究的综述报告
机器视觉技术在农业领域中得到了广泛的应用，其中苹果分级是其中的一个重要方面。遵循质量检验标准和口感要求，针对不同的品质等级分别进行分类，可以提高苹果市场的质量和竞争能力。因此，本文将介绍基于机器视觉的苹果检测分级方法的研究情况。
1.苹果品质检测分级的需求
实现苹果的品质检测分级，可以帮助农民实现增产增收效果，促进苹果产品质量和苹果加工工业的发展。同时，也促进了国际贸易的发展。在苹果品质检测分级上，传统的人工评级方法存在着主观性、人力成本高、速度慢、生产力低等缺点。因此，采用机器视觉技术对苹果进行自动检测分级，可以有效地提高生产效率和质量。
2.苹果的特征提取和选择
苹果的特征提取和选择是一项非常重要的技术，影响着机器视觉对苹果检测分级的准确性。特征提取通常指的是图像处理，可以利用光照补偿，颜色空间转换以及形态学操作等技术来提取特征。选择有规则、不变性、多维性的特征有助于分类器准确地分辨不同等级的苹果。人们经常采用形状、大小、缺陷和色彩等特征进行苹果品质检测分级，常用的分类器有SVM、神经网络、卷积神经网络等。
3.相关的苹果品质检测分级研究
近年来，许多学者和企业在基于机器视觉的苹果品质检测分级方面提出了很多研究。Wu和Lin（2012）提出了一种结合纹理和颜色特征的分析方法用于苹果品质检测分级，结果表明分析方法可以达到精确度88.26%。Zhou,等（2013）基于机器视觉技术，提出了一种用于无损苹果内部质量检测的新方法，使用多种三维重建算法来获取苹果的内部质量分布图，结果表明这种方法可以快速、准确地获取苹果的内部质量信息。
Sun,等（2015）提出了一种基于卷积神经网络的苹果分级方法，该方法可以不需要显式地提取特征拟合数据，直接从原始数据中自动学习特征。实验结果表明，该方法的品级准确率达到93.57%。中科智农（2016）开发了一款基于多角度视觉传感器的苹果品质背光分级设备，可以准确地检测苹果的外观和缺陷等信息。同时，该设备还可以自适应不同大小和形状的苹果。目前，这种设备已经被广泛应用于苹果品质的检测。
4.结论
本文综述了基于机器视觉的苹果检测分级方法的研究情况。目前，机器视觉技术已经成为苹果品质检测分级领域的主要技术，其可以有效地提高生产效率和质量。当前，机器视觉技术仍然面临着许多技术挑战，包括特征提取、分析算法、分类器等。可以预见，随着机器视觉技术的不断发展和应用，苹果品质的检测分级为农业现代化发展提供了更广阔的发展空间。