基于机器视觉的红枣检测分级系统简介

中国是红枣的主要出产国，红枣作为我国的一个重要经济作物，对其进行质量检测和分级的要求越来越高，目前传统的检测分级手段主要有：

1）手工分类：在国内外具有成熟的分类方法，利用反转分式和传送带式分级台，这两种方法是用肉眼区分，存在分级精度低，视觉疲劳，分级效率低的问题，造成了红枣及其他农产品分级销售困难和出口困难等问题。

2）机械化分级：大小分级机及重量分级机，这种方法只能根据农产品的大小和重量分级。尺寸分级机的工作原理一般是利用孔、间隙等方式来判断水果大小，然后根据水果横径的大小进行分级。重量分级机是根据水果重量进行分级，应用于红枣等特殊果类时不能兼顾其表面裂缝、疤痕、霉变等重要特质。

3）光电分级:目前使用普遍的分选方法，它是利用农产品表面对不同波长范围内的光的吸收和反射来分析其颜色特征，从而决定水果的质量等级。按照光的波段范围来分，可分为可见光检测和近红外检测。但是这个方法仅仅对果蔬的表面颜色特征进行判断，而忽略其它方面的特征，故存在很大的片面性，不适合红枣或其他果蔬品质全面检测的需要。

    现在，新的基于机器视觉的红枣检测分级系统被提出并成功实施后，以上方案的弊端均得到了很好的克服，如图所示，其基本工作原理就是将红枣通过输送装置进行连续输送，且可以通过变频器调节传输装置的速度。当红枣经过相机下方的时候，由传感器检测到信号，从而触发相机进行图像采集并进行图像处理。通过图像预处理及模式识别，得到红枣的分级信号，再将分级信号传送到PLC，通过PLC控制实现对大枣的品质检测分级。

方案中采用的工业相机、工业镜头、工业光源解决方案均由京科智造提供，采用京科智造多年积累的技术经验精心打造而成，具备国内机器视觉软硬件顶尖水平，很好的匹配了此方案的需求，以下我们将通过案例图片展示其实际效果。

采用千兆网接口120WCCD相机+环形光源拍摄效果

采用千兆网接口120WCCD相机+漫反射光源拍摄效果

除了在红枣质量检测分拣中的使用，在现代工业自动化生产中，机器视觉技术在产品检验、生产过程监视及零件识别等方面都有普遍的应用，例如零配件尺寸检查，自动装配线上零件的完整性检查，电子元件自动定位，集成电路的字符识别等。通常肉眼无法长时间连续稳定地完成的高度重复性且必须具备一定智能的工作，在其它物理量传感器难以施展时，机器视觉技术却能大有作为。

机器视觉技术在农业方面的应用主要有农业机器人、农业遥感分析、粮食及水果的品质检测等方面。机器视觉在水果品质检测与分级方面优势明显：能保证检测结果的一致性，保证检测精度，特别是在表面缺陷面积计算、着色面积计算等方面，其优势更是非人力所能及。因此，将机器视觉技术应用于水果品质检测后，将大大减少劳动力的投入，对降低水果商品的生产成本，提高其市场竞争力，具有非常现实的社会和经济意义。另一方面，机器视觉技术在水果品质检测的应用，为机器视觉技术研究开拓了新的研究领域，丰富了机器视觉技术的内涵，具有很高的价值。