据调查,目前国内食品行业中瓜子类扁平颗粒体精细分拣工作主要由人工完成,为改善这一现状,本文结合图像处理技术以及数理统计分析相关理论知识,对瓜子彩色图像中纹理与颜色重要信息的抽取及数据处理作了深入的分析与研究。以苏州黄埭地区加工的西瓜子为研究对象,展开的具体工作如下:(1)分析比较了四种描述物体纹理特征的算法,即统计分析法、结构分析法、空间/频率域联合分析法以及分形模型法,采用灰度共现矩阵抽取五种特征描述符,基于大量实验数据,归纳出瓜子纹理特征的分布规律;(2)分析了神经网络的四种训练函数,通过比对实验结果,设计了一种BP神经网络颜色量化分类器,对真彩色图像进行颜色量化处理,抽取出瓜子彩色图像中蕴含的十一种重要颜色特征;(3)基于数据分析统计理论,从纹理、颜色和形态三方面提出了能够反映瓜子特征的二十二个特征描述符,为计算机分拣瓜子应用领域制定了一套参考标准,并完成了标准数据的分析、标准库的设计与开发工作。