隨著對水果和蔬菜的質量要求不斷提高，對這些產品質量控制自動化的需求也在增長，通過我們的信息圖來看看農產品中的潛在缺陷，并展示如何使用最具創新性的圖像處理技術來發現它們。

　　1、顏色變化

　　顏色的變化通常是食物不成熟的標志，但是它們也用于分類目的，以便分發到超市。超市只接受具有一定顏色深淺的完美產品，因此確保充分和快速的分類符合水果和蔬菜種植者的利益，色線相機可用于自動顏色識別和產品的高速分揀。

　　2、尺寸

　　超市確定所需作物大小的標準，水果和蔬菜種植者希望獲得盡可能高的產量，通過在正確的時間收獲，可以減少廢物量。

　　這個過程可以自動化：在光學系統的幫助下，可以記錄作物位置和大小的數據，用于確定完美的成熟度。所有有機產品的形狀都有自然變化，可靠的圖像處理系統必須能夠在分類過程中考慮到這一點。

　　3、變形

　　產品的形狀也是尋找“完美”水果和蔬菜的指標，對農民來說，挑選出不符合這些標準的產品也很重要，圖像處理軟件具有從人工智能研究中出現的多功能模式識別工具。

　　它使用來自多個圖像平面的圖像信息，從而自動識別有助于識別對象類別的關鍵特征，但是缺陷并不總是出現在產品表面上，需要特殊的技術才能看到內部。

　　4、瘀傷

　　敏感的水果和蔬菜在從植物到超市貨架的漫長旅程中容易出現瘀傷，無論多么小心，包裝過程中的人員都有可能造成從外面通常看不到的瘀傷。

　　5、霉菌

　　霉菌可以在生活和分解農產品上生長，并且通常傳播得非常快。當訓練有素的色覺系統識別出感染時，已經形成了大規模的真菌菌落，早期檢測可以限制模具污染并有助于節省成本。

　　6、成熟度

　　許多水果的成熟度可以從它們的顏色看出，在這種情況下，彩色圖像處理是完美的選擇，但是如何識別不變色的成熟水果呢？這需要在分子水平上進行檢查，工業圖像處理的最新方法提供了可靠的解決方案。

　　7、病蟲害

　　為了盡快消除問題，重要的是要及早發現作物病蟲害的跡象。一般來說，疾病是手動治療的。然而許多跡象并不總是在表面上可見，需要更可靠的控制方法。

　　成像技術的尖端方法提供了看到水果和蔬菜表面下方的能力，以定位傳統成像方法無法檢測到的“隱藏”瘀傷、霉菌、疾病和害蟲，這些創新系統可以檢測水果的成熟度，這對于成熟時不變色的水果特別有用，高光譜圖像處理能夠在分子水平上檢測有機產品，從而為工業圖像處理開辟了全新的應用領域。