我国是农业大国,提高农产品产后处理水平是增加农业产值的主要方法之一目前市场上脱水蒜片的分选主要靠人工感官进行,其分选精度不易保证,分选结果一致性差。进行农产品自动检测与分级可以大大提高其产值与处理速率。计算机视觉代替人的视觉,应用图像处理技术,利用DSP图像处理硬件平台,开发专用的实时检测系统,对脱水蒜片进行处理并自动分级具有不言而喻的优越性。论文的主要研究内容可分为以下几部分：1.通过实验研究,选择白炽灯作为光源,选择黑色作为背景组成光照箱,可以得到有利于后续处理的图像。研究DSP图像处理硬件平台的硬件结构和软件开发环境,建立基于DSP的图像采集模块。2.研究了脱水蒜片图像去除噪声、图像分割、边缘提取等多种预处理的方法。用中值滤波法较好地去除图像采集过程中受到的各种噪声干扰；利用最大方差决定阈值方法对所采集图像进行图像分割；用扫描线种子填充算法标记脱水蒜片所在区域,提取多个脱水蒜片图像。3.根据脱水蒜片的外部形态结构,将反映脱水蒜片品种形态结构的特征参数分为两组,分别是颜色特征参数和形状特征参数。颜色特征选用HSI颜色模型来表示,选取周长、面积和圆周率为形状特征。4.研究基于人工神经网络的分类算法。在研究BP网络和LVQ网络的基础上,利用树形多层组合模型,构建一种树形二层组合模型,由若干个BP神经网络作为最下层分类器,由LVQ神经网络作为最上层分类组合器。利用matlab的神经网络工具箱进行脱水蒜片等级判别的仿真实验。实验证明,该方法能有效判别脱水蒜片等级,正确率可达85%以上。5.基于VC++开发了脱水蒜片等级检测软件,该软件界面友好,实现了脱水蒜片图像的预处理、特征提取及等级判别等功能。