红枣作为我国的特有果品,得益于中国的气候、土壤和环境等因素,年产量位居世界榜首,同时因其独特的口感和药用价值,受到了越来越多的人的喜欢。近年来红枣产业发展迅猛,但对于采摘后的新鲜红枣的检测和分级还处于初级阶段,为进一步提高鲜枣的产品质量和附加值,应对其进行更加精细化的检测和分级。因此,迫切需要寻找高效、快速的鲜枣缺陷检测手段以及特征分级方法。本论文以天津蓟县大枣作为研究对象来进行鲜枣的检测分级,对鲜枣图像进行预处理后,通过区域生长法和边缘检测法可以检测出鲜枣的缺陷并剔除缺陷鲜枣,以着色面积占果实面积的比例比作为颜色的分级指标,以鲜枣的面积作为大小分级指标,以横径和纵径的比值作为形状的分级指标,再按照一定的阈值进行整体分级,最终开发了一套基于机器视觉的鲜枣检测分级系统。首先,鲜枣分级检测标准的研究。通过查找资料和调查研究,发现鲜枣现有分级标准在颜色、大小和形状分级规格方面存在概念模糊、没有具体量化指标等问题,结合机器视觉技术在鲜枣分级检测方面的优势,进一步确定了鲜枣的分级检测标准。其次,基于机器视觉的鲜枣果实表面的检测方法研究。通过GB/T 22345—2008鲜枣质量等级标准,确定鲜枣的缺陷类型,利用区域生长法准确地从鲜枣图像中准确地定位鲜枣缺陷区域,利用边缘检测算法中的Canny算法准确地把缺陷部分从鲜枣果面图像中分割出来,从而完成缺陷检测。再次,基于机器视觉的鲜枣果实表面特征分级方法研究。将处理后的鲜枣以着色面积占果实面积的比例作为颜色的分级指标,分别以鲜枣的面积作为大小分级指标,以横径和纵径的比值作为形状的分级指标,再按照一定的阈值进行整体分级。最后,设计开发了鲜枣检测分级系统。根据系统的工作原理,设计了系统硬件、软件部分以及友好的人机交互界面,采用多种方法进行了详细的实验,开展了缺陷枣的剔除、鲜枣颜色、大小和形状分级的研究。