随着农业现代化进程的不断推进，对水果品质和分拣效率的要求日益提高，传统的水果分拣方式依赖人工操作，存在效率低、成本高、主观性强等问题，已无法满足市场需求。

基于图像的水果识别分拣系统利用计算机视觉技术对水果进行自动化识别和分级，具有效率高、成本低、准确率高等优势，成为近年来研究的热点。

本文首先介绍了水果识别分拣系统的研究背景和意义，以及国内外研究现状；接着阐述了系统的需求分析和总体设计，包括功能、性能、运行环境等方面的需求，以及系统的架构、模块划分和数据流程；然后详细介绍了系统中图像采集、水果识别、分拣控制等关键模块的设计，包括硬件选型、图像预处理、特征提取、分类器选择与训练、分拣机构设计、控制算法设计等；最后对系统进行了测试和分析，评估了系统的性能和识别准确率。

关键词：水果识别；图像处理；机器视觉；分拣系统；自动化

水果是人们日常生活中不可或缺的营养来源，随着生活水平的提高，人们对水果的品质和种类需求也越来越高。

传统的水果分拣主要依靠人工完成，存在着效率低、成本高、易受主观因素影响等缺点，已无法满足现代农业发展的需求。

而基于图像的水果识别分拣系统，利用计算机视觉技术对水果进行自动化识别和分级，具有效率高、成本低、准确率高等优势，成为近年来研究的热点。

水果识别分拣系统主要涉及图像采集、图像预处理、特征提取、分类识别和分拣控制等关键技术。

其中，图像采集模块负责获取水果的图像信息；图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量；特征提取模块从预处理后的图像中提取出能够表征水果种类、大小、颜色、形状等信息的特征；分类识别模块根据提取到的特征，利用机器学习算法对水果进行识别和分类；分拣控制模块根据识别结果控制分拣机构对水果进行分类收集。

近年来，国内外学者对基于图像的水果识别分拣系统进行了大量的研究，并取得了一定的成果。