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作者：刘志刚;王丽娟;喜冠南;彭超华;
单位：南通科技职业学院;
摘要：我国是世界上数一数二的水果生产大国，人民对水果及果制品的品质等级要求越来越高。因此水果零售业如何科学、快速、准确地对水果进行等级评定，果制品加工业如何分筛最佳成熟度的果品制作果汁、果酱等果制品都是后熟型水果采后处理至关重要的环节。为了建立基于机器视觉的苹果成熟度无损检测方法，首先设计确立了用于检测和判定苹果成熟度的机器视觉检测系统，研究了苹果表面颜色信息的描述方法，通过比较和分析，发现宜采用RGB颜色模型对苹果彩色图形进行检测进而判别成熟度；提出了利用苹果果实的表面颜色信息，预测可溶性固形物来预测成熟度的新方法，参照农业国标GB/T10651-2008要求，可溶性固形物T>11%，判定成熟，判定为成熟后再根据主色红色占比Ra进行准确分级：红色占比Ra在45%（包含）以下，判定为不成熟；在（45～50）%（包含）范围内，判定为四级；在（50～65）%（包含）范围内，判定为三级；在（65～80）%（包含）范围内，判定为二级；在80%以上，判定为一级；利用训练完成的成熟度预测模型对250个苹果样本进行了成熟度判别，随机选取10组试验结果，数据显示预测的苹果可溶性固形物含量和实验测得的可溶性固形物含量误差不超过±0.2%。表明利用机器视觉识别苹果表皮颜色信息预测可溶性固溶物进而判别成熟度是可行的，具有通用性与推广性。
关键词：苹果;;成熟度;;机器视觉;;颜色信息;;无损检测
基金资助：南通市市级科技计划项目—基于Open MV的智能苹果和桃子成熟度识别及辅助采摘设备（MS12018091）,2018-2020;; 南通科技职业学院青年基金项目—基于BP神经网络的苹果成熟度智能输送与检测装置研发（KY2021010）,2021-2022
