机器视觉技术：单粒葡萄质量与果径预测分级关键技术

本研究论文聚焦于"基于机器视觉技术的单粒葡萄质量与果径预测分级"这一主题，主要探讨了在新疆无核白和红提品种的葡萄生产中，如何利用先进的信息技术提高葡萄品质控制的精度。研究的目的在于开发一种基于机器视觉的方法，通过对葡萄的视觉数据进行处理和分析，实现对单粒葡萄质量（如重量）和果径的精确预测以及分级。 研究方法上，首先通过在不同颜色特征空间模型中对原始图像进行预处理，然后采用最大类间方差法来分割出目标葡萄区域，以便更好地识别和提取葡萄的特征。接下来，研究人员应用数学形态学方法去除二值图像中的果梗和噪声点，以得到更清晰、无干扰的图像。接着，基于这些二值图像，分析并获取单粒葡萄的几何特征，如形状、尺寸等。 预测方面，论文比较了一元线性回归法和偏最小二乘回归法，结果显示，后者结合短轴与果形指数特征构建的模型能够更为有效地预测单粒葡萄的质量和果径，预测决定系数分别达到了0.98和0.945，显示出高度的预测精度。这表明，通过机器视觉技术，可以从图像数据中提取出与葡萄质量和果径紧密相关的定量信息。 在分级方面，研究采用了二次判别分析法，将预测的结果作为输入，对单粒葡萄的质量和果径进行分级，其准确率超过了85%，这为葡萄的自动分级提供了可行的解决方案，有助于提升葡萄产业的效率和产品质量控制。 总结来说，这项研究证实了机器视觉技术在农业领域的实际应用价值，特别是在新疆无核白和红提葡萄的质量控制和分级过程中，可以作为一种高效、精准的辅助工具。这对于优化葡萄种植和收获过程，提升整体产业竞争力具有重要意义。未来，这种技术还有可能扩展到其他水果种类的质量评估和分级，推动农业生产向智能化、精细化发展。