殷蓉，高珏，孟国飞，潘洋洋

（常熟理工学院电气与自动化工程学院，江苏常熟 215500）

一种应用圆形度的番茄形状分级方法

殷蓉，高珏，孟国飞，潘洋洋

（常熟理工学院电气与自动化工程学院，江苏常熟 215500）

提出一种基于圆形度的番茄形状自动分级方法.采用机器视觉技术，首先利用CCD摄像机获取样本图像，然后以圆形度描述番茄外形的圆润程度，通过MATLAB的图像处理功能获得分级信息，并由LabVIEW平台实时监控、PLC实施有效控制，从而实现对番茄形状的自动分级.试验表明，此方法具有较高的分级质量和效率.

机器视觉；MATLAB图像处理；圆形度；形状分级

农产品无损检测分级是促进其标准化和商品化的必要技术手段[1]，对于提升蔬果的附加值非常重要.我国是水果生产大国，但采摘后加工环节薄弱，未能满足人们对水果品质的要求，也影响其国际竞争力.随着计算机技术的迅猛发展，机器视觉技术在工农业生产中的应用也越来越普遍.机器视觉是用机器代替人眼完成检测分级工作，具有非接触性测量、效率高、长时间稳定工作等优势，克服了人工分级和传统机械分级的缺点，可广泛应用于农产品品质检测与分级[2-4].外形尺寸是水果[5-6]的主要品质参数之一，也是水果分级的重要依据.水果在生长过程中受到多种因素的影响，外部形状很难统一，所以水果形状分级至今没有完善的解决方法.目前，以最大最小半径比值法和圆形度法作为描述水果形状的特……