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我国是水果生产大国，但不是水果产业强国，水果的产后分级处理技术落后严重制约着我国水果产业的发展。水果机器视觉自动分选机可以综合检测水果的大小、颜色、果形和表面缺陷状况等外观品质，具有自动、高效、准确、全面、客观和非破坏性检测等优点，在水果产后分级处理中得到了广泛应用。针对我国分散化经营的水果生产现状，本文对小型化水果机器视觉自动分选机中的几种关键技术进行了深入研究，并研制了一台水果机器视觉自动分选机样机，实现了苹果的大小分选。其中的主要研究内容和创新点包括：
(1)对滚子式水果输送翻转机构进行了优化设计，使该机构能输送大小相差近一倍的水果，并使所有水果都以近似相同的角速度均匀翻转，所以在摄像机连续采集两幅图像的时间间隔内，所有水果转过的角度都近似相同。求解了滚子的滚身母线方程，分析了各设计参数必须满足的限制条件，并给出了相应的优化设计方法。实际图像采集结果表明，大小相差近一倍的苹果在该机构上的翻转角速度基本相同。
(2)设计了一种新型的杠杆式水果分级卸料装置，该装置可直接安装在水果自动分选机的滚子式水果输送装置上，输送过程中不影响水果的输送和翻转，分级过程中可在自动分选机主控系统的指令下自动地实时完成水果的高速分级卸料。通过对分选杠杆和分选凸轮的优化设计，保证了整个卸料过程对水果都没有明显的碰撞和冲击。实际运行试验表明，该装置能对大小相差近一倍的苹果实施高速平稳卸料，卸料后的苹果没有明显的碰撞或冲击损伤，且卸料过程对苹果的长期储存性能也没有显著影响。
(3)基于RS485总线和CAN总线混合网络，采用模块化结构，设计并实现了一套水果机器视觉自动分选机同步控制系统，实现了图像采集系统的适时触发、已定级水果动态位置的连续跟踪、水果等级信息与其实时位置的动态配准，以及水果在不同等级的分级卸料出口处的自动分级卸料。实际运行试验表明，该系统能可靠地完成水果机器视觉自动分选机的同步协调控制，并具有良好的同步准确性、配置灵活性和可扩展性。
(4)基于机、电、信息一体化技术，提出了一种水果流等转角动态序列图像的实时采集方法，实现了输送线上不同大小水果的等转角动态图像序列的自动采集。实际运行试验表明，对输送线上水果流中的每个水果，该方法都能采集到其6幅图像，且相邻图像之间水果大约旋转60°转角，6幅图像正好完全覆盖水果的整个表面。
(5)基于“软件线性队列”，提出了一种水果等级信息与水果实时位置的连续动态配准方法，实现了输送线上水果流动态位置的连续跟踪和水果等级信息与其实时位置的连续动态配准。实际运行试验表明，该配准方法工作可靠，所有水果都在预定的卸料出口完成了自动分级卸料。相比于现有的基于硬件移位寄存器的配准方法，该方法在系统可靠性、可扩展性和配置灵活性等方面都有较大提高。
(6)基于色调分量H的全局阈值分割和光斑检测与补偿，设计了一种非理想光照条件下的水果流动态图像实时分割算法，实现了水果流动态图像中水果对象的完整分割。该算法首先对色调分量H进行全局阈值分割，然后检测图像中的光斑位置，并对H分量图像的分割结果进行光斑补偿，最后再用形态学方法消除小的误分割区域以及水果对象上的毛刺和孔洞，从而获得了比较理想的分割效果。