基于机器视觉的水果的自动分级系统的设计
基于机器视觉的自动化物流分拣系统设计
基于机器视觉的自动化物流分拣系统设计随着物流行业的不断发展和进步，自动化物流分拣系统成为提高效率、降低成本的重要手段之一。
在其中，基于机器视觉的自动化物流分拣系统设计扮演着重要的角色。
本文将介绍该系统的设计原理、关键技术和应用前景。
设计原理：基于机器视觉的自动化物流分拣系统的主要原理是通过摄像头等视觉传感器对物品进行图像识别和处理，进而准确判断物品的特征和状态，从而实现自动化的分拣功能。
该系统一般包括图像采集、图像处理、目标识别和分拣四个主要阶段。
关键技术：1. 图像采集：系统采用高分辨率的摄像头用于实时拍摄物品图像。
采集到的图像需要满足一定的光线条件，以保证物品特征的清晰可见。
同时，考虑到高速运输下的实际应用，摄像头的帧率也需要具备一定的快速响应能力。
2. 图像处理：该系统需要对采集到的图像进行预处理和优化。
例如，对图像进行灰度化、滤波、边缘检测和二值化等操作，以优化图像质量并提取出物品的特征信息。
3. 目标识别：基于图像处理结果，利用深度学习或机器学习等相关算法，对物品进行目标识别。
这需要事先训练模型，使系统能够准确识别不同物品的特征，如尺寸、形状、颜色等。
4. 分拣：一旦物品被成功识别，系统会根据预设的规则和逻辑，自动将物品分拣到相应的储存或运输设备中。
这通常通过机械臂、传送带或滑槽等装置来完成。
应用前景：基于机器视觉的自动化物流分拣系统具有广泛的应用前景。
首先，它能提高物流行业的效率和准确性，减少人工分拣过程中可能出现的错误和偏差。
其次，该系统具备较强的适应性，能够处理不同形状、尺寸、质地的物品。
再者，自动化分拣系统还可以满足大规模、高速分拣的需求，大幅提升物流分拣的速度。
此外，基于机器视觉的自动化物流分拣系统还具备智能化潜力。
在未来的发展中，可以采用更加先进的人工智能技术，为系统赋予更好的学习和识别能力，提升系统智能化水平。
然而，在设计和应用过程中也面临一些挑战。
首先，物品的多样性和尺寸差异给图像处理和目标识别带来了一定的难度。
一种基于FPGA的水果分级检测系统的设计
一种基于FPGA的水果分级检测系统的设计随着社会经济的不断发展，人们对食品质量和食品安全的要求也越来越高。
水果是人们日常生活中常见的食品之一，但是由于水果的外表形态各异，因此在水果的品质检测中存在一定的困难，尤其是对于大规模水果的快速、准确的分级检测来说更为重要。
为了解决这一问题，本文将设计一种基于FPGA的水果分级检测系统。
该系统主要由图像采集模块、图像处理模块、特征提取模块、分类器模块和显示模块等部分组成。
其中，FPGA作为系统的核心处理器，能够提供强大的计算能力和实时性能，非常适合用于图像处理和物体识别等应用。
首先，图像采集模块负责从传感器中获取水果图像数据，并将数据传输到FPGA中进行处理。
图像处理模块主要是对采集到的水果图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以便于后续的特征提取和分类处理。
特征提取模块则是从处理后的图像中提取出水果的特征，比如颜色、形状、大小等，这些特征将成为分类器进行分级判断的依据。
分类器模块是整个系统的核心部分，它通过对水果的特征进行分析和识别，将水果分为不同的等级或类别。
在分类器模块中可以采用各种经典的机器学习算法，比如支持向量机(SVM)、神经网络(ANN)等，来训练和优化分类模型，以提高系统的准确性和稳定性。
最后，通过显示模块，系统将最终的分级结果以图形或文字的形式显示出来，以便用户及时了解水果的品质情况。
同时，显示模块还可以与外部设备连接，比如传输至云端服务器或其他系统，以实现远程监控和管理。
总体而言，基于FPGA的水果分级检测系统具有实时性强、计算能力强、灵活性高等优点，能够满足大规模水果生产中对水果品质的快速、准确检测需求。
未来，可以进一步优化系统的硬件设计和软件算法，提高系统的性能和稳定性，为水果行业的自动化生产和管理提供更好的支持。
《基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计与试验研究》
《基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计与试验研究》 一、引言 随着科技的不断进步，农业自动化和智能化已成为现代农业发展的重要方向。其中，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究，对于提高采摘效率、降低人工成本、保障果实品质具有重要意义。本文旨在探讨基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计原理、方法及试验研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。 二、机器视觉在乔木类水果采摘中的应用 机器视觉技术通过模拟人眼功能，实现对目标的识别、跟踪和测量。在乔木类水果采摘中，机器视觉技术可应用于果实定位、识别和分级等方面，从而提高采摘效率和果实品质。机器视觉技术能够快速准确地识别果实的位置、大小、颜色等特征，为采摘装备提供精确的采摘指令。 三、乔木类水果采摘装备设计 1. 设备构成：乔木类水果采摘装备主要包括机械臂、视觉系统、控制系统等部分。其中，机械臂负责实现果实的采摘动作，视觉系统负责识别和定位果实，控制系统负责协调各部分的工作。 2. 设计原则：在设计过程中，应遵循可靠性、稳定性、高效性、低成本等原则，确保采摘装备能够在复杂的环境中稳定工作，提高采摘效率，降低运营成本。 3. 关键技术：采摘装备的关键技术包括果实识别与定位技术、机械臂运动控制技术、图像处理与分析技术等。其中，果实识别与定位技术是确保采摘准确性的关键。 四、试验研究 1. 试验材料：选用常见的乔木类水果，如苹果、梨、桃等作为试验对象。 2. 试验方法：通过搭建试验平台，对采摘装备进行实际采摘测试。测试内容包括果实识别准确性、采摘速度、采摘损失率等指标。 3. 试验结果与分析：根据试验数据，对采摘装备的性能进行评价。通过分析试验结果，找出存在的问题和不足，对设备进行优化改进。 五、结论 基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究，对于提高采摘效率、降低人工成本、保障果实品质具有重要意义。通过实际应用，可以有效地提高果农的生产效率，降低劳动强度，提高果实品质和产量。同时，该技术的应用还有助于推动农业现代化和智能化的发展。 在未来的研究中，可以进一步优化果实识别与定位技术，提高机械臂的运动控制精度和稳定性，以进一步提高采摘效率和果实品质。此外，还可以探索将其他先进技术如人工智能、物联网等应用于乔木类水果采摘装备中，以实现更加智能化的农业生产。 总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，将为农业现代化和智能化的发展做出更大的贡献。 六、技术创新与展望 基于机器视觉的乔木类水果采摘装备，无疑是一项充满技术创新的研究项目。然而，科技发展的脚步永不停歇，这一技术还有很大的发展空间和潜力。 首先，对于果实识别与定位技术，可以进一步引入深度学习和计算机视觉的最新研究成果。利用深度学习算法，可以更准确地识别果实的位置、大小、形状等特征，从而更精确地指导机械臂进行采摘。此外，可以利用多传感器融合技术，如激光雷达、红外传感器等，提高采摘装备在复杂环境下的工作能力。 其次，在机械臂的运动控制方面，可以引入更先进的控制算法和硬件设备。例如，可以采用更高精度的伺服电机和控制器，提高机械臂的运动速度和定位精度。同时，可以引入自适应控制算法，使机械臂能够根据不同果实的特点和采摘环境的变化，自动调整运动参数和策略，从而提高采摘效率和果实品质。 此外，可以进一步探索将人工智能、物联网等技术应用于乔木类水果采摘装备中。例如，可以通过物联网技术，将多个采摘装备连接起来，形成一个智能化的采摘系统。在这个系统中，可以通过云计算和大数据技术，对采摘数据进行实时分析和处理，从而实现对采摘装备的远程监控和智能控制。同时，可以利用人工智能技术，对采摘装备进行自我学习和优化，使其能够适应不同的采摘环境和任务。 在未来的研究中，还可以探索将这一技术应用于其他类型的果树和农作物。通过对不同类型果树的采摘需求进行深入研究和分析，可以进一步优化采摘装备的设计和性能，从而更好地满足农业生产的需求。 总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，不仅可以提高果农的生产效率、降低劳动强度、提高果实品质和产量，还可以推动农业现代化和智能化的发展。在未来，我们有理由相信这一技术将会在农业生产中发挥更大的作用。 基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计与试验研究，在当下农业科技发展中具有举足轻重的地位。随着技术的不断进步，我们可以进一步深化这一领域的研究，为农业生产带来更多的可能性。 一、深入探索机器视觉技术 在现有的基础上，我们可以进一步研究并优化机器视觉算法，使其能够更准确地识别不同类型的果实，包括其形状、大小、颜色、成熟度等特征。通过提高识别精度，采摘装备可以更准确地定位果实，从而提高采摘速度和定位精度。此外，还可以研究如何使机器视觉技术适应不同的光照条件、果实颜色和背景等复杂环境，以增强其在实际应用中的稳定性和可靠性。 二、引入深度学习技术 深度学习技术可以为机械臂提供更强大的学习和决策能力。通过训练，机械臂可以学习如何根据果实的特征和环境变化自动调整运动参数和策略，从而更好地适应不同的采摘任务。此外，深度学习还可以用于优化物联网和云计算平台的数据处理和分析能力，实现对采摘装备的更精准的远程监控和智能控制。 三、优化物联网和云计算技术应用 在物联网技术的应用上，我们可以进一步研究如何将多个采摘装备有效地连接起来，形成一个高效、智能的采摘系统。在这个系统中，云计算和大数据技术可以实时处理和分析大量的采摘数据，为采摘装备的远程监控和智能控制提供支持。此外，我们还可以研究如何利用物联网技术实现采摘装备的自我诊断和自我修复功能，提高其维护效率和寿命。 四、拓展应用范围 除了乔木类水果，我们还可以探索将这一技术应用于其他类型的果树和农作物。针对不同类型果树的采摘需求，我们可以对采摘装备进行定制化设计，优化其性能和适应性。例如，针对某些需要特殊处理或采摘技巧的果树，我们可以研究如何通过机器学习和人工智能技术，使采摘装备具备更强的自适应能力和学习能力。 五、关注用户体验与设备交互 在设计与试验研究中，我们还应关注用户体验和设备交互。通过设计友好的人机交互界面，使果农能够更方便地操作和控制采摘装备。同时，我们还应关注设备的安全性和可靠性，确保在采摘过程中不会对果实和果树造成损害。 六、推动产业化和标准化发展 在技术研究的同时，我们还应关注产业的实际需求和市场前景。通过推动采摘装备的产业化和标准化发展，降低生产成本和价格，使更多的果农能够享受到科技进步带来的红利。同时，我们还应加强与相关企业和机构的合作，共同推动农业现代化和智能化的发展。 总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，我们将能够为农业生产带来更多的可能性，推动农业现代化和智能化的发展。 七、技术实现的挑战与解决方案 在基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究中，我们面临着诸多技术实现的挑战。首先，如何准确识别不同类型的果实，特别是在复杂多变的自然环境中，是一个巨大的技术难题。此外，对于果实成熟度的判断，也需要我们通过深度学习和图像识别技术来进一步提高精度。同时，机器人的操作灵活性和作业效率也需要我们在设计中充分考虑。 针对这些问题，我们可以采取一系列的解决方案。首先，我们可以采用先进的图像处理和机器学习技术，通过大量的训练和学习，提高果实的识别精度和成熟度判断的准确性。其次，我们可以对采摘装备进行优化设计，提高其操作灵活性和作业效率。例如，我们可以采用多传感器融合技术，提高采摘装备对环境的感知能力，使其能够更好地适应不同的采摘环境。 八、安全性与维护性的考虑 在设计与试验过程中，我们还需要充分考虑采摘装备的安全性和维护性。首先，我们要确保采摘装备在作业过程中的安全性，避免对果农和果树造成伤害。其次，我们要考虑采摘装备的维护性，使其在使用过程中能够方便地进行维护和保养，延长其使用寿命。 九、实地试验与效果评估 在设计与试验研究完成后，我们还需要进行实地试验和效果评估。通过在真实的果园环境中进行试验，我们可以了解采摘装备的实际性能和效果，进一步优化其设计和性能。同时，我们还需要对试验结果进行评估和分析，了解其在实际应用中的优缺点和改进方向。 十、培训与推广 在技术研究完成后，我们还需要进行培训与推广工作。通过培训果农如何使用和维护采摘装备，帮助他们更好地应用这一技术。同时，我们还需要加强与相关企业和机构的合作，共同推广这一技术的应用，促进农业现代化和智能化的发展。 十一、未来展望 未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备将会有更广阔的应用前景。我们可以预见，未来的采摘装备将具备更高的识别精度、更强的自适应能力和更高效的操作性能。同时，随着产业化和标准化的发展，采摘装备的生产成本将进一步降低，使更多的果农能够享受到科技进步带来的红利。 总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，我们将能够为农业生产带来更多的可能性，推动农业现代化和智能化的发展。 十二、挑战与应对 虽然基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计有着显著的潜力和价值，但在实际操作和研发过程中仍面临着许多挑战。这些挑战主要包括技术的先进性、应用的实际性和环境因素等。 技术的先进性挑战在于不断进步的科技发展速度和不断变化的市场需求。为了保持技术的领先地位，我们需要持续关注最新的科研成果和技术动态，及时将新的技术应用到采摘装备的设计和研发中。同时，我们还需要加强与科研机构和高校的合作，共同推动相关技术的研发和应用。 应用的实际性挑战在于如何将理论研究和实际应用相结合。在设计和试验过程中，我们需要充分考虑果树的生长环境、果实的特点以及果农的实际需求等因素，确保采摘装备在实际应用中能够发挥最佳效果。此外，我们还需要加强与果农的沟通和交流，了解他们的实际需求和反馈意见，及时调整和优化设计和研发方案。
基于机器视觉的芒果分级设备的制作方法
本技术公开了一种基于机器视觉的芒果分级装置。
基于机器视觉的芒果分级装置包括机架、入料装置、输送装置、柔性翻面机构、图像采集装置、分级出料装置、传动系统和控制系统。
输送装置包括上下两层，采用垂直叠置方式安装，并分别设置有图像采集装置用于采集芒果的正反两面图像。
上下两层输送装置通过柔性翻面机构连接，芒果经过上层输送装置后进入柔性翻面机构翻面再进入下层输送装置。
系统综合正、反两面的成熟度及缺陷信息，获得芒果等级，通过分级出料装置实现芒果分级出料。
与现有技术相比，本技术实现了不规则水果的视觉无损检测，具有分级效率高、减轻劳动力、自动化程度高的优点。
权利要求书1.一种基于机器视觉的芒果分级装置，包括机架、入料装置、输送装置、柔性翻面机构、图像采集装置、分级出料装置、传动系统和控制系统，其特征在于：所述输送装置包括上层输送装置和下层输送装置，上层输送装置与下层输送装置采用垂直叠置方式安装在机架上，并通过柔性翻面机构连接，芒果通过上层输送装置后经柔性翻面机构翻面进入下层输送装置，上层输送装置和下层输送装置上均设有图像采集装置分别用于采集芒果的正面和反面图像，控制系统通过对芒果进行正反两面的图像综合分析判断芒果级别并控制分级出料装置进行相应动作实现芒果分级。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的芒果分级装置，其特征在于：所述柔性翻面机构由翻面输送带组、滚筒、托辊、自适应滚筒和弹簧组成，所述的翻面输送带组由两条运动速度相同且运动方向相反的输送带相对安装并紧贴在一起组成，通过对芒果进行夹持输送实现芒果翻面，所述的自适应滚筒安装在机架的导杆上并可以在导杆上横向滑动以适应不同大小的芒果，所述弹簧与所述自适应滚筒相连接以保持翻面输送带组间合适的夹持力。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的芒果分级装置，其特征在于：所述的入料装置包括料斗和导料机构，所述的料斗安装在所述上层输送装置的上方前端，所述的导料机构由两块呈八字型前后安装的导料板组成。
基于机器视觉的水果分级方法研究综述
基于机器视觉的水果分级方法研究综述摘要：传统水果分级方法主要采用人工分级、机械分级的方法完成，存在效率低、成本高等缺陷。
随着计算机和人工智能技术的发展，基于机器视觉的智能水果分级方法成为新的发展趋势。
本文对近年来水果分级方法的研究工作进行了分析和总结，对比了不同研究方法的性能和适用性，最后对未来的发展方向做了展望。
关键词：机器视觉；水果分级；人工智能中图分类号：TP394.1；文献标识码：A1 引言随着健康生活理念的普及，人们对水果的需求与日俱增。
水果作为除粮食和蔬菜之外的第三大种植产业，是提高农民收入的重要来源。
虽然我国是水果生产大国，但是我国水果的出口量并不高，在国内的销售价格也不具备市场竞争力。
究其原因在于我国水果的质量参差不齐，水果的颜色、形状等外观形态是制约我国出口的质量问题之一。
因此，对水果进行外观检测并分级具有现实研究意义。
传统的水果分级主要依靠人工进行，该方法具有劳动力成本高、效率低以及分级标准不一等缺点；机械分级虽然可以节约劳动力，但是不能从水果的外观以及缺陷等方面进行等级划分；光电分级可对水果的颜色进行识别分类，但不能满足大小、缺陷等其他质量标准的要求。
人工智能和机器视觉的发展吸引了国内外大量学者开展农产品自动化分级方面的研究。
然而，目前的文献综述大多集中在基于机器视觉的水果目标识别与定位，在基于机器视觉的水果分级系统方面综述较少，本文在阅读参考近年来国内外水果分级方法的基础上，对现有的基于机器视觉的水果分级方法进行性能对比和分析，最后提出了几点展望。
2 水果分级方法1.机器视觉技术机器视觉技术是智能农业领域中的一个关键技术，以图像处理技术为基础。
该技术通过照相机代替人眼获取目标水果信息，然后利用图像处理技术提取对应的图像特征，最后根据分级标准对水果进行自动分级。
基于机器视觉的水果分级技术由于处理速度快、精度高、创伤小、成本低、自动化程度高等优点，具有逐步取代人工分级和机械分级的趋势。
基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究
基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究作者：刘福华来源：《机电信息》2021年第28期摘要：机器视觉就是利用图像摄取装置等产品代替人眼做测量和判断，当前在水果分级分拣领域应用极广，已成为工业机器人进行农产品自动化检测的研究热点，但如何对采集到的自然图像进行高效目标分割和识别检测，成为制约分拣机器人应用的技术难点。
现利用机器视觉测量精度高、结果稳定可靠和非接触性等优点，通过对苹果进行尺寸测量、空间定位，并根据果形大小、色泽光洁程度和表面缺陷等指标进行特征识别，实现对苹果品质的科学精准分级和自动分拣，并利用机械手臂自动完成不同等级水果的分拣，实现生产线上的“手眼”协调工作。
关键词：机器视觉;水果分级分拣;关键技术0 引言当前对苹果品质的检测工作主要依靠人工完成，但是人工检测会存在误判、效率低和成本高等问题，且对于后期的水果分拣工作也存在效率和准确率低的问题。
机器视觉就是用图像摄取装置等来代替人眼做一些分析和判断，自动得到一些问题的结果，近年来其以速度快、信息量大、功能多等特点在水果分级分拣领域得到了广泛应用[1-3]。
本研究从水果的分级分拣环节入手，利用图像分割和深度学习算法，达到了准确高效分拣水果的目的。
1 水果分级分拣系统硬件搭建水果分级分拣系统样机如图1所示，其主要由硬件系统和软件系统构成。
（1）硬件系统包括图像采集模块、机械手模块。
图像采集模块用于图像的获取，作为图像分析的数据源;机械手模块用于对水果进行抓取。
（2）软件系统主要实现苹果的智能识别和自动抓取功能，包括苹果定位模块、苹果分类识别模块和机械手抓取模块。
其中抓取系统的X轴、Y轴运动利用标准滑台实现，Z轴运动利用滚珠丝杠花键实现，同时还可以实现旋转和旋转移动;利用PLC对电机进行闭环控制，实现抓取装置准确定位;利用气缸驱动夹具实现抓取功能。
2 水果分级分拣系统关键技术研究基于机器视觉的苹果分拣系统要解决两个关键问题，一是如何通过图像来确定苹果的空间位置，二是如何通过图像来确定苹果的分类和分级。
基于嵌入式机器视觉智能果实分拣机器人设计与试验
基于嵌入式机器视觉智能果实分拣机器人设计与试验嵌入式机器视觉技术的迅猛发展为各个领域带来了新的机遇和挑战。
在农业领域，果实分拣是一个繁重而又耗时的任务。
传统的人工分拣方式不仅效率低下，而且成本高昂。
因此，基于嵌入式机器视觉的智能果实分拣机器人应运而生，它可以提高分拣效率和准确性，降低人力成本。
一、设计要求1. 系统硬件设计：设计一个嵌入式机器视觉智能果实分拣机器人系统；2. 分拣算法设计：开发一个高效准确的果实分拣算法；3. 试验验证：进行实验验证系统的分拣效果和性能。
二、系统硬件设计基于嵌入式机器视觉智能果实分拣机器人的硬件设计主要包括以下几个方面：嵌入式处理器、摄像头、机械臂和传感器等。
1. 嵌入式处理器：选择性能强大且低功耗的嵌入式处理器，如ARM Cortex-A系列，用于处理图像数据和运行分拣算法；2. 摄像头：选择像素高、画质清晰的摄像头，它能够获取果实的图像信息；3. 机械臂：选择适当型号的机械臂，能够灵活移动、抓取和放置果实；4. 传感器：选择合适的传感器，如力传感器和电机驱动器，用于控制机械臂的运动。
三、分拣算法设计嵌入式机器视觉智能果实分拣机器人的核心在于高效准确的分拣算法。
分拣算法的设计涉及到图像处理、目标检测和决策等关键技术。
1. 图像处理：对从摄像头获取到的图像进行预处理，去除噪声，增强图像的对比度和清晰度；2. 目标检测：使用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像中的果实进行检测和识别；3. 决策：根据果实的特征和要求，决定机械臂的抓取位置和动作，实现果实的准确分拣。
四、试验验证为了验证嵌入式机器视觉智能果实分拣机器人的设计效果和性能，进行试验是必要的。
1. 系统性能测试：测试机器人的分拣效率和准确性，包括正确率、完成任务时间和错误次数等指标；2. 环境适应性测试：测试机器人在不同光照条件、背景干扰和果实变异等因素下的适应能力；3. 抗干扰性测试：测试机器人对于噪声、震动等干扰因素的抗干扰能力；4. 算法改进与优化：根据试验结果，对分拣算法进行优化和改进，提升机器人的分拣效果和性能。
葡萄穗机器视觉分级机中葡萄传送和分级机构毕业设计(CAD图纸)
联系QQ：1269408632葡萄穗机器视觉分级机中葡萄传送和分级机构设计摘要：针对葡萄分级，本文介绍了机器视觉应用于葡萄的研究现状，并对其进行了分析。
在此基础上，提出了自己的设计方案，同时对其进行了方案论证。
还有完成了葡萄传送机构和分级机构的设计与计算。
关键词：葡萄穗分级；机器视觉；传送机构；分级机构Grape spike machine vision grader in transport and sorting mechanism design Abstract: For grape grading，this paper introduces the research status of machine vision is applied to the grape classification at home and abroad，and analyzes its。
On this basis，put forward own design，at the same time on the project demonstration。
And completed the design and calculation of the transmission mechanism and the classification mechanism。
Key words:grape grading；machine vision；the transmission mechanism；the classification mechanism前言机器视觉的概念于20世纪50年代在外国被提出，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。
而国内机器视觉发展的起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，近几年才加速发展。
而将机器视觉应用于水果检测，是对水果产业的发展起到了重要的作用，尤其是在水果的无损检测和分类方面。
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第 １ Ｏ期 （ 总第 ２ ５期） ９
２１ ０ ２年 １ Ｏ月
农产 品加工 ・ 学刊
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文章 编 号 ：１７ — ６ ６ （０ ２ １— １４ ０ ６ １ ９４ ２ １ ） ０ ０ ５ — ３
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视觉产品 （ 图像摄取装置，分Ｃ Ｏ 和Ｃ Ｄ Ｍ Ｓ Ｃ 两种）将 被摄取 目标转换成图像 信号 ，传送给专用的图像处 理系统 ，根据像素 的分布和亮度 、颜色等信 息 ，进 行各种运算来提取 目标特征 ，参照标准信号进行 比 较得 出判别结果 ，最终控制现场执行机构实现所 需 的功 能 动作 。与人 工 目测 的方 法相 比 ，基 于 机 器视 觉 的方法 在 检 测结 果 的准确 性 、客 观性 和 可 重 复 性
Ｋｅ ｒ ｓ ｆｕｔ ｕ ｏ ｔ ｉｒ ｒ ｈ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｉ ａ ｔｍａ ｉ ｈｅ ａ ｃ ｙ；ｍａ ｈ ｎ ｉｉｎ；Ｐ Ｃ ｃ ｃ ｉｅ ｖ ｓ ｏ Ｌ
Ｏ 引言 众所 周 知 ，我 国 出 口到 国外 市 场 上 的水 果 ，其 品质并不亚于 国外同类产 品，但是 由于等级层次不
文提 出了基于机 器视 觉 的水 果 的 自动 分级 系统设 计 。
１ 系统 流程
基 于机 器 视 觉 的系 统 的 主要 功 能 是指 通 过 机 器
齐而导致 国产水果在市场上缺乏竞争力。据 中国标 准 咨 询 网上 的报 道 ，在 国外 水果 收获 后要 经过 严 格 的分 级 ，这 样 不 仅 拉开 了价 格档 次 ，也方 便 了消 费 者 的购 买 。 中 国在 加入 ＷＴ 之 前 ，农 产 品关税 一 直 Ｏ 保 持 在 很 高 的水 平 ，国外 水 果 没有 在 实 质上 冲击 本 土 水 果 。现 在 ，我 国农 产 品 的 市 场 之 门 已经 打 开 ， 中 国近 １亿 的农 业人 口要 面 临来 自世界 的竞争 口 Ｏ １ 。 长期以来 ，由于我 国乡村劳动力资源丰富 ，水 果 的产 后 分级 主要 采用 人 工 方 式 。而 人 工分 级 存 在 明显 的缺 点 ：需 要 大量 的劳 动 力 ，劳 动 强 度大 ，经 济 效 益 不好 。 同 时这 种 主观 评 定受 到 个 人 视力 、颜 色鉴别能力 、情绪等因素 的影响较大 ，效率低 ，分 级 的精 度也 很 差 。 综上所述 ，研究如何提高我 国的水果 自动分级 水 平 ，提高其在市场上 的竞争力 ，对于我 国这样一 个 水 果 生产 大 国 ，具 有 深 远 意义 。在 此基 础 上 ，本
基 于机器视觉 的水 果的 自动分级 系统 的设计
邓 婉 ， 高 珏 ，朱培逸 ，徐金 星 ，崔
２５０） １ ５０
巍
（ 常熟理工学 院 电气与 自动化工程学 院，江苏 常熟
摘要：为提 高水果商 品品质 ，提出了一 种基 于机 器视 觉和 Ｐ Ｃ控制技术 的分级方法 。利用 Ｃ Ｄ摄像机获取水果 的样 Ｌ Ｃ 本 图像 ，应用 ＭＡ Ｌ Ｂ软件编程实现 了对样本图像的特征量提取 ，根据水果 的等级 由 Ｐ Ｃ控制技术控制分拣机构完 ＴＡ Ｌ