利用计算机视觉进行马铃薯产后品质检测分级有十分重要意义.首先对计算机视觉系统获取的马铃薯进行图像分析，利用Otsu 法去除马铃薯图像背景，然后针对马铃薯的损伤、绿皮和发芽状态进行图像处理识别；针对马铃薯中的绿皮状态，利用感知器学习算法(PLA)区分正常马铃薯与绿皮马铃薯；然后针对表皮发芽的马铃薯，利用边缘检测法得到图像中马铃薯区域的各部位边缘，结合K-最近邻分类算法(Knn)识别表面发芽的马铃薯，同时通过角点检测确定轮廓上的发芽区域；然后对检测到的边缘利用中值滤波结合面积最大法，确定马铃薯表皮的损伤部位，最终实现马铃薯品质的分级.利用计算机视觉方法马铃薯品质检测试验结果：正常马铃薯识别正确率为96.8％，绿皮马铃薯为89.7％，表皮损伤马铃薯为90.4％，发芽马铃薯为96％.