酿酒葡萄作为葡萄酒生产的主要原料,其品质的高低直接影响葡萄酒的质量。葡萄转色期是酿酒葡萄品质形成的最关键时期,准确监测酿酒葡萄转色期的动态对于酿酒葡萄栽培管理、专家决策具有重要的参考价值,同时对于葡萄酒的生产来说具有重要意义。目前对于酿酒葡萄果穗转色进程的监测主要依赖传统人工判定的方法,其主观因素太大,判断结果不准确且效率低下。因此,本研究基于图像处理相关知识和深度学习技术开展了有色酿酒葡萄果穗转色进程判定的方法研究,以期为有色酿酒葡萄转色动态的智能监测提供技术支持。本研究的主要研究内容与相关结论如下:（1）基于改进PSPNet网络的酿酒葡萄果穗分割算法研究。针对田间复杂环境下酿酒葡萄果穗区域提取受到光照、复杂背景等诸多因素的影响以及有色酿酒葡萄转色前期葡萄果穗的近景性问题,通过引入CBAM注意力机制、空洞卷积和构建多特征层融合结构,提出一种基于改进PSPNet网络的酿酒葡萄果穗分割算法。与原始PSPNet模型对比发现,本研究改进PSPNet模型的葡萄果穗交并比Io U为87.42%,像素准确率PA为95.73%,相比原始模型分别提高了4.36%和9.95%,并且在与Deep Lab-V3+和U-Net语义分割模型对葡萄果穗的分割效果对比中显示出了良好的性能。此外,本研究改进PSPNet模型对于有色酿酒葡萄果穗分割的Io U为87.36%,PA为95.44%,对无色酿酒葡萄果穗分割的Io U为87.45%,PA为96.08%,说明本算法具有良好的鲁棒性。（2）基于Mask R-CNN的酿酒葡萄果穗浆果提取算法研究。通过对模型区域建议网络相关参数进行优化,构建Res Net-50+FPN、Res Net-101+FPN、Res Next-101+FPN三种不同的特征提取结构作为Mask R-CNN实例分割模型的主干特征提取网络对酿酒葡萄果穗浆果进行提取。结果表明,以Res Net-50+FPN结构为主干特征提取网络的Mask R-CNN实例分割模型性能最优,其在浆果提取测试数据集上的AP、AP（Io U=0.5）、AP（Io U=0.75）和AR（Max=100）分别为81.53%、97.63%、95.57%和84.10%,模型运行速度达到45.70ms,模型并显示出良好的鲁棒性。此外,在与当前最新的实例分割模型SOLOv2在葡萄浆果的分割性能对比上发现,Mask R-CNN模型在AP、AP（IOU=0.5）、AP（IOU=0.75）和AR（Max=100）四个指标上分别比SOLOv2模型高了9.43%、5.86%、7.12%和10%,且模型运行速度（45.70ms/幅）也快于SOLOv2模型模型（60.70ms/幅）。试验表明以Res Net-50+FPN结构为主干特征提取网络的Mask R-CNN实例分割模型更适合作为本研究酿酒葡萄果穗浆果的提取算法。（3）有色酿酒葡萄果穗转色进程判定算法研究。在酿酒葡萄专家的指导下,将葡萄浆果分为G1、G2、G3、G4四个转色等级,结合HSV颜色模型H分量的归一化取值范围对于不同转色等级的葡萄浆果在各种天气环境（晴天、阴天、顺光、逆光）下的色调H分量进行分析,得到各转色等级浆果H分量取值范围,G1:0.167＜H≤0.333;G2:0＜H≤0.167;G3:0.333＜H≤0.5;G4:0.5＜H≤0.667。并且赤霞珠、马瑟兰、西拉三个有色酿酒葡萄品种各转色等级浆果的H分量取值范围相同。试验证明HSV颜色模型中色调H分量具有一定的光照不变性。通过计算不同转色等级的浆果总数在整个葡萄果穗浆果总数中的占比开发有色酿酒葡萄果穗转色进程判定算法,对各个酿酒葡萄品种果穗的转色进程判定,并与酿酒葡萄栽培专家的判定结果进行对比,结合混淆矩阵分析表明,本研究算法对赤霞珠、马瑟兰和西拉三个有色酿酒葡萄品种各个转色阶段的判定结果总体准确率分别为92.50%、91.25%和91.88%。同时试验证明,当葡萄果穗浆果颜色较为接近时,本研究基于色调H判定酿酒葡萄果穗转色进程的客观算法优于人工主观判别的结果。综上所述,本研究结合深度学习与图像分析技术提出了一种有色酿酒葡萄果穗转色进程判定方法,实现了葡萄果穗转色阶段的准确判定。为酿酒葡萄的转色动态自动化监测提供了技术支持,对于提高葡萄酒品质具有重要意义。