王蕾

（新乡市质量技术监督检验测试中心，河南新乡453000）

基于机器视觉的马铃薯自动分检系统

王蕾

（新乡市质量技术监督检验测试中心，河南新乡453000）

利用机器视觉的自动分检技术，设计马铃薯采摘后的商品化处理的解决方案。系统先准确抓取马铃薯图像，经二值化后提取图像边缘，然后使用特定的算法求出边缘的最小外接圆和最大内切圆，最终实现马铃薯等级自动评估分类。系统实现了每分钟50个马铃薯的分级速度，错误分类在2%以内，大大提高了农产品质量检测、品种的识别和分级效率。

机器视觉；自动分检；马铃薯检测

中国马铃薯种植面积和总产量居世界首位，也是全球第十大马铃薯出口国［1］。要使马铃薯作为高质量、高附加值农产品进入流通领域，就必须减少采后损失、提高附加值，而高度重视马铃薯采摘后的商品化处理技术的自动化、精细化是农产品档次提高和增值的重要途径。

近年来，随着机器视觉技术的发展，基于机器视觉的农产品质量检测、品种识别和分级的设备已在发达国家实现商品化。Marchant等研制出根据马铃薯尺寸进行分级的机器视觉系统，通过测量马铃薯的最大、最小宽度，并估计其质量，每分钟可实现对40个马铃薯的在线分级［2］；Tao等研究了基于傅里叶变换的马铃薯形状分级的品质检测系统［3］；Deck等把马铃薯按照形状、尺寸和发绿程度进行分类，其结果好于统计分类［4］。目前，国内机器视觉技术相对于发达国家有一定的差距，农业机械自动化水平也相对滞后［5］。……