计算机视觉应用于水果的品质检测，带来了许多方便。既可以提高检测的精度、准确度。又节省了大量的劳动力，让人们从繁重的人工检测工作中解脱出来。本文以苹果为研究对象，研究了计算机视觉技术应用于水果分级检测的基本理论和方法。 研究了苹果图像的预处理，包括平滑滤波、图像的灰度化以及图像的二值化。 研究了苹果的大小检测。先把苹果图像与背景分离，再计算出苹果图像的像素点数，通过预先测定出的一个像素点与真是面积的比值，进而算出苹果的真是面积，最后通过直径的大小来确定苹果大小等级。 研究了苹果的颜色检测，通过HIS颜色模型中的H分量来判定出苹果的着色面积，通过着色面积与苹果的大小做比，得出苹果的着色比，通过着色比来判定苹果颜色等级。 研究了苹果的缺陷检测。对苹果图像的灰度化，再通过用合适的阀值二值化图像确定出缺陷区域，在通过一些简单的运算得出缺陷的面积，通过缺陷的面积确定苹果的缺陷等级。

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我们在分析ASON的LN结构及路由结构的基础上，对ASON的分级路由技术进行了深入的讨论。通过讨论，我们发现ASON的分级路由技术建立在ASON的 LN结构之上，这与ATM网络中的PNNI技术十分相似，PNNI也是一种分层的网络技术。因此，在我们探讨ASON的相关问题时，如果能将其与现有的网络技术进行比较与分析，那么，我们才能够从本质上认识和掌握ASON的核心技术。

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针对磨料微粉精细分级存在的困难,自行设计了过滤分级装置。研究了料浆浓度、原料粒度、滤层粒度和厚度以及横截面积对β-SiC微粉过滤分级结果的影响。实验结果表明:该分级装置可以实现亚微米粒径的精细分级,可稳定获得W3.5、W2.5、W1.5的β-SiC微粉产品,分级精度好、分离效率高,实现了对β-SiC微粉窄级别的分级。