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倪云峰，叶健，樊娇娇．基于图像识别的水果分拣系统［Ｊ］．江苏农业科学，２０２１，４９（１０）：１７０－１７６．

ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２１．１０．０３２

基于图像识别的水果分拣系统

倪云峰，叶健，樊娇娇

（西安科技大学，陕西西安７１００５４）

摘要：为了解决人工水果分拣的缺点，探讨了一种基于图像识别的水果分拣系统。通过硬件采集系统采集各类不

同水果的图像数据，应用图像处理技术，设定水果分类的颜色、大小特征的阈值标准，根据阈值标准对水果进行腐烂检

测，区分出腐烂和完好水果；再对完好水果进行种类识别，并在相同种类下进行水果的大小等级识别和颜色状态判定。

结合水果的大小及颜色，将水果分拣为特等果、优等果、次等果、劣等果四大类，以判别水果的外部和内部品质，最终实

现水果的分拣。在分拣过程中实时统计已分拣水果的数量，将已识别的水果图像进行实时删除操作，减少系统内存，

设置同步模块，使图像处理与自动化设备达到同步。测试结果显示，该水果分拣系统效率高、成本低，对水果供应链中

的水果分拣应用具有较大意义。

关键词：图像识别；特征选择；实时统计；水果分拣

中图分类号：Ｓ１２６；ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１００２－１３０２（２０２１）１０－０１７０－０６

传统水果分拣主要采用人工分拣，而人工分拣针对一般分类系统存在准确率低、分辨水果种

效率低、易造成水果损坏、准确率低、人力物力消耗类单一、系统无法对分类结果实时计数、已经分类

较大，极大增加了分拣成本。为了降低水果分拣成的图片无法实时删除导致占用系统内存、设备昂

本，亟需探索出一种分拣效率高、准确率高、人力物贵、系统处理时间与自动化设备处理时间匹配鲁棒

力消耗小的自动化系统。性低等问题，本研究研发出一套可对多种水果进行

关于农产品的品质鉴定和分级研究，主要涉及图像分辨、实时计数分类结果、实时删除已分类图

农产品的大小、形状、颜色、表面损伤与缺陷检测像、设备成本较低、系统与自动化设备同步性高、鲁

等［１－５］。国外对农产品分级检测的研究开始较早。棒性强的水果分类系统，具有一定的应用推广价值。

Ｔａｏ等采用多变识别技术实现对苹果和马铃薯的颜

１基于图像识别的水果分拣系统

色识别，识别准确率高但效率较低［６］。Ｂｌａｎｃ等设

计的分级系统，对葡萄等串状水果的分级效率有较本水果分拣系统基于图像识别，可以实现各种

为明显的提高［７］。Ｂａｉｇｖａｎｄ等设计了完整的分级系不同水果的分类。这里以较为常见的苹果和梨作

统，实现了对无花果干的等级划分［８］。国内研究人为研究对象，实现了水果大小分类、腐烂水果检测、

员对农副产品的品质鉴定和分级检测也做了很多水果颜色检测、水果计数、腐烂水果发出警告、图片

研究。叶晋涛等提出了基于ＳＶＭ神经网络与哈密文件夹提取、检测后删除等功能。方案设计流程如

瓜图像特征的哈密瓜分级方法，对哈密瓜的分级提图１所示。

出了切实可靠的方法［９］。魏康丽等利用机器视觉，

２水果图像的采集

实现了对苹果脆片的外观品质鉴定［１０］。应义斌等

采用表面色泽和固酸比作为柑橘成熟度指标，实现水果图像采集是基于一定的设备，采集水果完

了对柑橘的成熟度检测［１１］。整的图像，并将其存储在计算机中。图像采集系统

模拟实现如图２所示，包括１台电脑，１个拍摄设备

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