水果产后分级处理是增强市场竞争力，提高经济效益的重要手段。随着计算机图像处理技术的发展，水果分级已经由人工分级发展到计算机分级。近十几年来，基于计算机视觉的水果品质的自动检测技术已经逐步成熟，但是个别项目的检测方法还有待改进。 　　本文针对传统的水果分级方法的不足，以富士苹果为研究对象，采用神经网络技术，提出对富士苹果的颜色分级和损伤提取的新方法，主要有两部分内容：一)基于Hamming网络的水果颜色分级的研究；二)基于竞争型Hopfield网络的苹果果伤的提取。 　　在基于Hamming网络的苹果颜色分级方法的研究中，针对统计分类器样本量大，前向网络结构上的缺点(隐层节点的不确定性)和BP算法固有的缺陷，提出将Hamming网络用于苹果的颜色分级当中。 本文在争型Hopfield网络的基础上提出一种“虚拟损伤”法用于苹果坏损分割。