DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.02.002
基金项目：新疆科技学院国家级大学生创新创业训练计划“机器视觉下入库期库尔勒香梨多外观品质指标检测系统设计与实现”（G202513561007）
作 者：宋荣庆 ，郭凯铂 ，陈 显 ，申时权（新疆科技学院信息科学与工程学院，新疆 巴州 841000）
摘 要：文章针对库尔勒香梨自动化分选需求，研究了基于传统图像处理技术的单果重预测与表面缺陷检测方法。在单果重预测方面，通过灰度化、大津算法（Otsu）分割和形态学处理，提取香梨的面积、周长、横径、纵径等形态学特征，建立重量预测回归模型，相关系数达0.911，预测集均方根误差为0.586。在表面缺陷检测方面，采用图像二值化与轮廓分析技术，实现对香梨表面缺陷的准确提取与面积计算。研究结果表明，该方案具有逻辑清晰、计算高效、成本低廉的优势，无需依赖大量标注数据。本研究为开发经济型自动化分选设备提供了可靠的技术支持。
关键词：库尔勒香梨；机器视觉；单果重预测；缺陷检测
引文信息：[1]宋荣庆，郭凯铂，陈显，等.基于传统图像处理算法的库尔勒香梨单果重预测与表面缺陷检测[J].南方农机，2026，57(2)：7-11.
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