由于草莓果实鲜嫩、易受腐蚀不易储存的特点，一般情况下作长距离运输或贮藏的草莓，应该在其即将成熟却尚未成熟时采摘，而就地销售或无需储存的草莓可以在其完全成熟后采摘。由此可见，草莓成熟度的识别对于市场需求至关重要，而颜色变化是草莓成熟度判别的关键因素。由于草莓品种多样性，本文以“丰香”草莓为研究对象，根据草莓成熟过程中颜色变化，对革莓成熟度进行研究，为按照市场实际需求进行分期采摘提供理论依据，减少草莓腐蚀的损失。　　本课题基于颜色特征对草莓成熟度进行判别。研究内容包括对图像进行预处理、草莓果实的分割和果实红色部分的分割、分割后图像的孔洞填充、提取草莓图像H分量颜色值并计算H分量均值和方差、计算草莓果实红色着色面积比以及建立BP神经网络并训练样本，最终判断草莓成熟度。　　实际拍摄的草莓图像中含有研究目标草莓果实和绿色的叶子、黑色的地膜等背景以及一些噪声，所以本文首先采用中值滤波和高斯滤波方法综合去除图像噪声，然后根据草莓独特的纹理特征，结合边缘检测算法，将草莓果实从复杂的背景中分割出来。再采用ISODATA算法将草莓果实红色部分分割出来。将分割出来的红色果实进行孔洞填充处理后，计算草莓果实的红色着色面积比和HIS色度空间中H分量的均值和方差，以红色着色面积比、H分量值的均值和方差作为网络输入，建立BP神经网络。最后利用BP神经网络判断草莓成熟度等级。　　本文设草莓成熟度分三个等级:“不成熟”、“成熟”和“充分成熟”。根据判断得到的草莓成熟等级对其进行分期采摘，即作长距离运输或贮存的草莓在其成熟等级为“成熟”时采摘;而就地销售的草莓可在成熟等级为“充分成熟”时采摘。采用本文提出的方法对草莓成熟度等级进行划分，其结果与经验丰富的果农判断结果对比，识别正确率可以达到90％以上。