随着现代农业和食品加工行业的快速发展，对水果品质检测的要求日益提高。苹果作为全球消费量最大的水果之一，其外观品质直接影响市场价值。传统人工检测方法效率低、主观性强，难以满足大规模生产需求。本文针对这一问题，研究基于机器视觉的苹果缺陷快速检测方法。通过搭建图像采集系统获取苹果表面高清图像，运用数字图像处理技术提取缺陷特征，结合机器学习算法建立分类模型，实现苹果表面缺陷的自动化识别与分级。研究重点包括图像预处理、特征提取算法优化以及分类模型构建等方面。实验结果表明，该方法能够有效识别常见缺陷如碰伤、腐烂和虫害等，检测准确率达到90%以上，单果检测时间小于0.5秒，为水果采后处理提供了一种高效、客观的检测技术方案。研究成果对提升水果分选自动化水平、保障食品安全具有重要应用价值。
