基于Matlab的多种水果自动分类分级系统-中猿创新-7zcode

水果的分类与分级在农业生产和市场销售中具有重要意义。传统的人工分拣方法存在效率低、成本高、主观性强等问题。本文基于 MATLAB 平台开发了一套自动化的水果分类与分级系统，结合图像处理技术与特征分析方法，实现水果的智能识别与质量评估。

项目信息

编号：MCV-79
大小：15M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b

项目介绍

水果的分类与分级在农业生产和市场销售中具有重要意义。传统的人工分拣方法存在效率低、成本高、主观性强等问题。本文基于 MATLAB 平台开发了一套自动化的水果分类与分级系统，结合图像处理技术与特征分析方法，实现水果的智能识别与质量评估。

本系统采用图像预处理（灰度化、滤波去噪、二值化、形态学处理）、特征提取（颜色分布、形态特征、表面缺陷率计算）、水果分类（基于颜色与形状特征匹配）及水果分级（基于色泽率与缺陷率评估）等技术。实验结果表明，该系统能够较准确地区分苹果、香蕉、菠萝、桃子和梨子，并依据水果色泽、缺陷比例和形状完整性进行等级评定（如一等品、二等品、三等品）。其中，采用 HSV 色彩模型提高了颜色判别的鲁棒性，而形态学处理结合边缘检测有效改善了水果轮廓提取的精度。

相比传统的手工分类方法，本系统在水果识别和分级效率上具有明显提升，能够满足自动化水果分拣的需求。未来工作将进一步优化分类模型，结合机器学习方法（如 CNN 及 SVM）提高系统的智能化水平，并扩展至更多水果种类的识别与分级。

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