MATLAB图像处理智能水果检测识别与分级系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现水果图像的智能检测与分级系统，包含图像预处理、特征分析和自动化分类模块。通过灰度化、二值化和中值滤波处理图像，结合边缘检测提取水果轮廓，实现高效准确的水果识别与自动分级。

详 情 说 明

智能水果检测识别与自动化分级系统

项目介绍

本项目是一个基于数字图像处理技术的智能水果检测识别与自动化分级系统。系统通过对采集的彩色水果图像进行预处理、特征分析和智能分级，实现水果类别的自动识别与品质等级评定。适用于苹果、橙子、香蕉等常见水果的自动化质量检测场景，可为水果分选、仓储管理等应用提供技术支撑。

功能特性

图像预处理模块

• 灰度化转换：将彩色水果图像转换为灰度图像，简化后续处理复杂度
• 自适应二值化：采用自适应阈值算法进行图像二值化，增强目标与背景对比度
• 噪声消除：应用中值滤波技术有效消除图像噪声，保留水果边缘特征

特征分析模块

• 轮廓提取：运用边缘检测算法精确提取水果轮廓特征
• 颜色分析：基于HSV颜色模型进行水果颜色特征定量分析
• 特征数据库：综合形状、大小、颜色等多维度特征建立标准化特征数据库

智能分级模块

• 评价体系：根据形态特征和颜色参数建立分级评价体系
• 自动分级：实现水果品质的多维度自动分级（优/良/中/差四级评定）
• 分析报告：输出完整的分级结果及可视化分析报告

使用方法

1. 图像输入：将待检测水果图像放置于指定输入目录，支持JPG/PNG格式
2. 系统运行：执行主程序启动图像处理流程
3. 结果查看：在输出目录查看处理结果，包括：

- 处理过程可视化对比图 - 分级分析报告（含识别结果和等级评定） - 统计数据分析图表

系统要求

硬件环境

• 内存：不小于4GB
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：不少于1GB可用空间

软件环境

• 操作系统：Windows 10/Linux/macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必备工具箱：图像处理工具箱、统计与机器学习工具箱

输入要求

• 图像格式：JPG或PNG格式
• 分辨率：不低于640×480像素
• 拍摄条件：均匀光照、单一背景
• 水果类型：苹果、橙子、香蕉等常见水果

文件说明

main.m文件作为系统的主程序入口，集成了图像预处理、特征提取和智能分级三大核心功能模块。该文件实现了从图像输入到结果输出的完整处理流水线，具体包括图像灰度化与二值化处理、形态学特征分析、颜色空间转换与特征提取、基于机器学习模型的分类决策，以及分级结果的可视化输出与报告生成。通过调用各子功能模块，完成了水果图像的自动化处理与品质评估全流程。