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1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题的意义：
我国是农业大国，水果生产是农业生产的一个重要组成部分。根据有关的水果产业基本情况的报道，我国水果的种植面积和产量均居世界第一位。据数据显示，2017年，水果进口量达到456.27万吨，出口量达361.19万吨。2018年1-7月，水果的进口量为350.63万吨、出口量为268.57万吨。柑橘是水果第一大家族,包括橙子、橘子、袖子、葡萄袖、金橘等多个品种。世界有135个国家生产柑橘，年产量居葡萄、苹果、香蕉之上，是“四大水果”之首。全世界主产柑橘的国家和地区约40个，其中，巴西和美国的产量分别24%和16%，世界总产量的和。我国是柑橘的原产地和生产大国,面积居世界第一位,产量居世界第二位。
水果后期处理最早是靠人工分拣和分级实现，不可避免地存在一些问题，比如长时间单调重复的检测工作导致人的疲劳使得检测准确度降低、分级标准因人而异使得分级精度不够稳定等。近年来机器视觉技术以其速度快、信息量大、功能多等特点在农产品品质检测中得到了广泛应用，极大地提高了农产品的品质检测精度和效率，成为农产品自动化检测与分选技术的研究热点。机器视觉系统的优点主要有：能够完成非接触测量，不需要触碰或者破坏被测物体，所以使得被测物完好无损进而增加检测的可靠性；光谱响应范围较广，可以拓宽人眼的视觉识别范围；能够长时间稳定地从事检测工作；分级标准稳定、精度高。因此机器视觉系统的应用领域及其广泛，在现代的自动化生产加工过程中，人们将其用于质量控制、产品检验和工况监视等领域。在农产品品质检测中，可以实现定量测量，如水果的大小、果面缺陷面积等的具体数值，根据其数值大小进行分类等。应用机器视觉技术可以很好的实现无损检测柑橘的品质，实现分级。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标：
本课题在国内外水果果面分级检测研究的基础上,以柑橘为原料,结合机器视觉技术,进行柑橘的表面缺陷自动检测的初步研究,出于对水果生产和包装的流水线考虑，为柑橘的外部品质准确分级提供理论和技术支持。
研究内容：
3. 研究的方法与方案
研究方法：
本课题主要采用文献研究方法和实验验证方法，根据已有的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题，并对他们的方法进行实验验证。
技术路线：
4. 研究创新点
在已有的关于大小、形状、颜色的检测算法的基础上，提出一种新的检测算法，例如关于美观度的分级，在目前的水果市场上，人们对于水果的外形的判断能够直接影响他们是否购买这种水果。关于美的概念每个人有不同的理解，但是归根到底是指能引起人们美感的客观事物的一种共同的本质属性，对于柑橘来说，表面光洁，形状规则，大小适中基本满足了人们的要求，所以这种创新经过研究是可行的。
5. 研究计划与进展
研究计划：
1、阅读文献，理清思路，研究原理。
2、安装环境，目前拟使用python语言，配备相关的设备，目前主要的设备是相机和led光源，并搭建实验环境（光照箱）。
