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机器视觉在农副果蔬质量检验中的应用

发布时间:2022-03-03浏览量:202作者:康耐德

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  随着对水果和蔬菜的质量要求不断提高,对这些产品质量控制自动化的需求也在增长,通过我们的信息图来看看农产品中的潜在缺陷,并展示如何使用最具创新性的图像处理技术来发现它们。

  1、颜色变化

  颜色的变化通常是食物不成熟的标志,但是它们也用于分类目的,以便分发到超市。超市只接受具有一定颜色深浅的完美产品,因此确保充分和快速的分类符合水果和蔬菜种植者的利益,色线相机可用于自动颜色识别和产品的高速分拣。

  2、尺寸

  超市确定所需作物大小的标准,水果和蔬菜种植者希望获得尽可能高的产量,通过在正确的时间收获,可以减少废物量。

  这个过程可以自动化:在光学系统的帮助下,可以记录作物位置和大小的数据,用于确定完美的成熟度。所有有机产品的形状都有自然变化,可靠的图像处理系统必须能够在分类过程中考虑到这一点。

  3、变形

  产品的形状也是寻找“完美”水果和蔬菜的指标,对农民来说,挑选出不符合这些标准的产品也很重要,图像处理软件具有从人工智能研究中出现的多功能模式识别工具。

  它使用来自多个图像平面的图像信息,从而自动识别有助于识别对象类别的关键特征,但是缺陷并不总是出现在产品表面上,需要特殊的技术才能看到内部。

  4、瘀伤

  敏感的水果和蔬菜在从植物到超市货架的漫长旅程中容易出现瘀伤,无论多么小心,包装过程中的人员都有可能造成从外面通常看不到的瘀伤。

  5、霉菌

  霉菌可以在生活和分解农产品上生长,并且通常传播得非常快。当训练有素的色觉系统识别出感染时,已经形成了大规模的真菌菌落,早期检测可以限制模具污染并有助于节省成本。

  6、成熟度

  许多水果的成熟度可以从它们的颜色看出,在这种情况下,彩色图像处理是完美的选择,但是如何识别不变色的成熟水果呢?这需要在分子水平上进行检查,工业图像处理的最新方法提供了可靠的解决方案。

  7、病虫害

  为了尽快消除问题,重要的是要及早发现作物病虫害的迹象。一般来说,疾病是手动治疗的。然而许多迹象并不总是在表面上可见,需要更可靠的控制方法。

  成像技术的尖端方法提供了看到水果和蔬菜表面下方的能力,以定位传统成像方法无法检测到的“隐藏”瘀伤、霉菌、疾病和害虫,这些创新系统可以检测水果的成熟度,这对于成熟时不变色的水果特别有用,高光谱图像处理能够在分子水平上检测有机产品,从而为工业图像处理开辟了全新的应用领域。

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