水果的品质检测是水果产后处理和市场销售的一个重要环节,主要依据其大小、形状、颜色以及有无瘀伤等指标进行。近年来我国在水果品质检测方面进行了大量的研究,但在利用图像处理进行水果品质检测的总体思路一般是利用专用的外置图像采集装置采集图像,通过A/D转换将图像转换成数字信号传输到Pc上,在Pc上实现图像处理算法对采集来的图像进行处理,这样中间有大量的时间浪费在图像数据的传输上面。本课题根据目前国内水果品质检测研究的现状,借鉴国外的先进技术和经验,提出利用红外与可见光图像的互补优势,应用SEEDVPM642作为数字图像处理硬件平台,DSP/BIOS为实时操作系统,CCS开发环境来构建应用程序。以苹果为研究对象,分别从视频接口和USB接口获取苹果的可见光和红外图像,并进行相应的预处理,然后对所得的图像进行融合。在整个融合过程中,利用红外图像的特性提取苹果的大小特征参数,利用可见光图像的特性提取苹果的颜色特征参数,将融合后的图像用于检测苹果早期淤伤,有利于水果品质检测精度的提高,而且图像数据的采集与传输不会占用过多的时间,保证整个水果检测系统的实时性。本文首先根据需求选择了硬件开发平台,并提出了整体设计流程,对相应的软件开发环境进行简单介绍。图像采集模块是整个系统的出发点,在对硬件平台进行相应的设置后,需要对系统进行初始化,保证程序的加载和运行的稳定性；其次将CCD摄像头连接到SEEDVPM642的四路标准PAL或NTSC制模拟视频输入口用于采集可见光图像信息,并针对视频接口编写视频驱动程序,保证视频信息的采集；红外图象则是通过红外摄像仪获得,它与SEEDVPM642通过USB接口进行数据传输,因此也需要对USB接口进行驱动设计。图象融合模块是水果检测系统的核心部分,主要包括对可见光和红外图像进行滤波、边缘检测、灰度拉伸等预处理,并在此基础上对它们进行图像匹配,以保证成功进行融合算法；分析了多种图像融合算法并进行相应试验,在对试验结果进行对比后提出利用基于主成份分析的加权融合对图像进行融合,并详细的介绍了算法的实现过程。在DSP平台实现图象处理算法的同时需要注意系统的实时性要求,因此在对图象处理算法进行实现后,还需要对算法进行优化,以满足系统的实时性。本文在充分利用DSP平台多线程、多任务的优势下对图像处理算法在DSP平台上进行多次优化,以满足系统需求。