宋 骋

（天杭办公耗材（杭州）有限公司，浙江 杭州 311100）

近年来，随着机器视觉理论的不断完善和图像识别技术的发展，基于机器视觉的农作物分拣技术也得到了迅猛发展，已广泛用于水稻、红枣、辣椒、苹果、西红柿、西瓜、大蒜、玉米、花生、大豆、茶、坚果等农作物的预加工分拣，这给人们的生产和生活带来了极大的便利。随着图像处理算法的日益成熟，色选机在识别率及速度上的提高取得飞速进步，将机器视觉算法应用于农产品的分拣工作已经成为近几年研究的热门问题。色选机是集光、机、电等科学技术于一体的农产品快速分选设备，是保证食品品质及安全的重要设备。使用色选机代替手工劳作并消除人为因素的干扰，不仅可以提高生产效率，而且可以降低生产成本。色选机主要原理是基于农/副产品各种光学特性来检测材料中的异常颜色或表面缺陷和杂质，并自动对其进行分类和挑选去除[1-2]。而在合格产品与残次品品相相似的情况下，传统的筛选则难以实现，色选机具备明显优势[3-4]。

1 机器视觉算法在色选机上的应用

1.1 基于RGB数值变化

基于RGB的数值变化可对农作物表皮的颜色进行评级，基于计算机视觉系统具备以下优势：提供一种自动、客观的方式来实现更一致、更准确的颜色评级，改进当前果实的颜色与标准色表之间的手动比较，这既费力又主观。该系统成功地使用了照相机时代的灰度来减少户外色彩等级中的两个主要障碍的影响：（1）环境光线不一致；……