沈正福，汪惠芬，袁堂晓

(南京理工大学 机械工程学院，南京 210094)

0 引言

随着国民经济的稳步提升，国人对生活品质的要求日益增高，尤其在食品领域，安全、环保等生产要素成为食品加工行业的统一门槛和行业基准。随着“食品生产通用卫生规范”等文件的出台和不断完善，针对食品加工企业，尤其是中小企业和民营作坊的监管和规范力度也逐渐加大。为了提升企业竞争力，形成良好的品牌效应，众多食品加工企业开始走向转型之路。

而在生产过程中，除了严格把控原材料的品质以外，实现较高水准的智能化检测，是其在科技时代获得更高竞争力的关键所在。对于食品而言，主要体现在劣质产品的检出和即时剔除。其核验指标又往往集中在尺寸、颜色、纹理、包装等视觉属性上，因此，研究良好的智能化视觉检出机制成为食品行业转型的关键[1]。

对于食品的尺寸测量，目前主要有两种方式：1)直接目测；2)采用机械仪器装置与产品接触的检测方法，例如使用分光光度计、色度仪等对物体表面形态进行扫描。两种方法分别在精度和生产卫生规范上产生掣肘，而利用机器视觉刚好可以解决上述方法的不足，且获得良好的系统稳定性和可靠性。

为了解决在弱光环境下，产线上不规则排布的某食品的尺寸检测问题，设计了一套基于机器视觉的智能检测工位，利用边缘检测及最小外廓等算法，实现了一种非接触式的尺寸测量技术，并进行了效果测试。……