李　明，房俊龙，乔翊博，刘　超，张伶鳦，赵朝阳，栾吉玲

(东北农业大学 电气与信息学院，哈尔滨　150030)



基于机器视觉黄瓜果实自动分级方法

李明，房俊龙，乔翊博，刘超，张伶鳦，赵朝阳，栾吉玲

(东北农业大学 电气与信息学院，哈尔滨150030)

摘要：为实现黄瓜果实快速准确分级，以摄像头为视频采集模块、DSP核心处理器为主控制模块、机械手为执行模块，并借助质量控制、电机传送等辅助单元，构建了自动化分级平台。参照国家标准NY/T1587-2008，利用图像处理方法对黄瓜果实图像的瓜长、把长、横径差、弓形高度进行了提取和计算。选取长春密刺、龙杂黄七号、露秋一号3个品种240根黄瓜果实作为试验样本，抽取每个品种的20个样本作为图像提取数据分析，其余60个样本作为自动分级平台测试。测试结果显示：该平台的平均分级精度为96.7%，每分钟约检测35根果实，相较人工分级具有快速、无损、准确、客观的特点，为机器视觉技术应用于椭长形果实自动化分级提供了重要依据。

关键词：机器视觉；图像处理；黄瓜；果实；分级；机械手

0引言

黄瓜是广大消费者所喜爱的蔬菜之一，尤其在炎炎夏日，超市黄瓜的日销量巨大，然而黄瓜的分级主要依靠人工方式，劳动强度大、效率低。因此，黄瓜果实的自动化分级平台的研究对提高黄瓜产销的经济效益具有重大意义。

国外自20世纪70年代末开始利用机器视觉对果蔬等农产品质量检测和分类，但分类精度与速度低，涉及的果实品种较少[1-3]；80年代起，随着科学技术的不断进步和生产需求的提高，智能无损检测分级技术的研发得到广大农业科研专家的重视[4]。……