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隨著消費水平的提高，人們對水果的品質要求也越來越高。這就促使水果生產和經銷企業對水果進行分選處理，按照水果的大小、顏色、果形和表面缺陷狀況等外觀品質，以及成熟度等內部品質對其進行分級，以提高水果的商品價值。但人工分選效率很低，且由于工人的顏色鑒別能力、情緒、疲勞狀況等因素的影響，分選精度不高。人們想到了用機器代替工人來分選就可以解決以上的系列問題，于是機器視覺誕生了。
機器視覺技術在農業生產上的研究與應用，始于20世紀70年代末期。由于受到當時計算機發展水平的限制，檢測速度和質量達不到要求，一直處于實驗研究階段。近年來，電子技術飛速發展，是的機器視覺技術也成熟起來，在理論和實踐上都有了重大突破。在已經研究的多種技術中，機器視覺技術具有非接觸性、速度快、精度高、現場抗干擾能力強等突出優點。能很好的滿足農產品檢測分級的需求，在實踐中顯示出廣闊的應用前景。
機器視覺是用計算機來分析從工業相機獲得的圖像的一種方法，主要研究用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀實物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際測量和控制。運用機器視覺技術，通過CCD工業相機采集水果表面的圖像，然后通過圖像處理，提取出水果的大小尺寸、顏色、果形以及果面上的缺陷和損傷狀況等特征參數，再根據預定的分級標準完成水果的自動分級。現在，基于機器視覺的水果自動分選技術已成功地運用于蘋果、柑橘和西紅柿等水果。機器視覺的水果分選，相對于人工分選而言，分選效率高、準確性好、客觀性強，因此獲得了越來越廣泛的應用。
目前，機器視覺技術的發展日益成熟，在農產品和食品檢測方面的應用研究日益增多。農產品在生產過程中會中到自然和人為等復雜因素的影響，產品品質差異很大，如大小、顏色、形狀等都是變化的。機器視覺在檢測中具有足夠的調節能力來適應這些變化。機器視覺技術的優勢在于速度快，信息量大。可一次完成多個品質指標的檢測。
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