• 型號：機器視覺-水果分揀檢測系統(tǒng)
• 類別：機器視覺產品應用

產品說明

視覺檢測技術在水果分揀檢測方面的應用是怎樣的?如何辨別水果的內部品質，保證品控質量，一直是水果產業(yè)頭疼的難題。盈泰德科技研發(fā)的水果分揀檢測系統(tǒng)是待檢水果被送入分揀機后，將由專業(yè)相機進行掃描。系統(tǒng)根據數學模塊逐個部分地分析水果內部情況，同時進行稱量、測量直徑長度、上色、注明營養(yǎng)成分、剔除瑕疵品等步驟，使高品質水果可從普通一、二等果中分離出來。

機器視覺技術在工農業(yè)生產中的應用也越來越普遍，現已廣泛應用于林業(yè)、工業(yè)、農業(yè)、軍事、交通、品質檢測等領域，盈泰德科技對該技術在水果分揀中的應用進行綜述和展望。

1、機器視覺技術

機器視覺又稱計算機視覺，是隨著計算機技術的發(fā)展成長起來的，是指計算機對
三維空間的感知，包括捕獲、分析、識別等過程。它是計算機科學、光學、自動化技術、模式識別、人工智能技術的綜合。

機器視覺系統(tǒng)主要由三部分組成:
圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示，一般需要 CCD
攝像機、檢測裝置、傳送帶、計算機、伺服控制系統(tǒng)等設備。在水果分揀過程中，水果位于傳送帶上方，CCD攝像機配置在傳送帶的上方及周邊，在傳送帶的兩側安裝有檢測裝置。

當水果通過
CCD 攝像機時，CCD 攝像機將通過圖像采集卡將水果圖像傳入計算機 ,
由計算機對圖像進行一系列處理，確定水果的顏色、大小、形狀、表面損傷情況等特征，再根據處理結果控制伺服機構。

2、機器視覺技術在水果分揀中的應用

 按大小分，是水果分揀的一個重要指標，研究了利用機器視覺技術精確檢測水果尺寸方法，建立了圖像中的點與被測物體上的點之間的定量關系，提出利用物體的邊界信息求出物體的形心坐標的方法。實驗表明所測水果橫徑的相關系數0.96。

針對蘋果的外形特征，應用蘋果外接矩形 (MER) 的 尺寸表示橫徑和縱徑，取得了較為理想的結果 。

3、 按形狀分揀

果實形狀是水果品質檢測與分揀的一個重要指標 利用圖像形態(tài)學方法，按內切圓面積占蘋果圖像面積的比例進行分揀，綜合準確率達
91.4%。利用形態(tài)學進行果實品質檢測只需進行膨脹和腐蝕的組合調用
,算法容易，但由于反復調用，算法執(zhí)行效率較。用半徑指標、連續(xù)性指標、曲率指標、半徑指標的對稱性、連續(xù)性指標的對稱性、曲率指標的對稱性 6
個特征參數表示果形，利用人工神經網絡對果形進行識別。

4、 按顏色分揀

顏色也是衡量水果外部品質的重要指標之一，同時該指標也能間接反映水果的內部品質。因此按顏色分也是水果分揀的一項內容。通過對不同著色等的水果分揀，以各色度在水果表面分布的分形維數為特征進行分揀，該特征值不僅考慮了各色度點的累計特性而且考慮了色度點空間分布特性，使顏色分揀更符合實際情況，通過人工神經網絡識別進行分揀的準確率達
95%。

5、按表面缺陷分揀

 表面缺陷也是水果分揀的重要指標之一。在實數域分形盒維數計算方法的基礎上，提出了雙金字塔數據形式的盒維數快速計算方法。對于待識別水果圖像的可疑缺陷區(qū)，提出用 5
個分形維數作為描述該區(qū)域粗糙度和紋理方向性的特征參數，并用所提出的快速計算方法進行計算，然后利用 BP
神經網絡作為模式識別器，區(qū)分水果表面的缺陷區(qū)和梗萼凹陷區(qū)，識別準確率為
93%。根據蘋果表面缺陷特征，同時考慮缺陷形狀的投影畸變，提出了一種蘋果表面缺陷分類方法，并采用人工神經網絡與閾值判別相結合的方法，將蘋果表面缺陷分為碰壓傷、刺傷、裂果、病蟲果和蟲傷。