为了实现桂圆干的快速、精准分级，采用自行构建的基于机器视觉技术的桂圆干检测系统获取3种不同等级的桂圆图像，通过均值滤波、图像二值化和形态学运算对桂圆干和背景进行处理、分割和特征参数选取，获取桂圆大小、颜色和缺陷特征参数。将提取的特征参数输入BP神经网络进行训练，可以获得识别成功率达到91%的桂圆分级能力。该系统综合运用数字图像处理和基于神经网络的分级技术，对桂圆的等级检测具有低时延、高准确度、低功耗等特点，因此利用该模型对桂圆等级的检测识别具有较高的可行性。
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