机器视觉分类检测——枇杷直径大小是否带杆收藏

机器视觉的主要组成部分主要有光源、摄像机、图像采集卡、计算机等硬件设备和用于处理数字图像的软件而机器视觉的工作原理过程一般为：图像输入——数字化——预处理——图像分割图像识别特征提取——特征识别——结果输出，其中前两项总结为获取数字图像，而后四项总结为数字图像处理。

在农副产品中加入了机器视觉的运用，极大提升了农副产品的品质农副产品的表面颜色是反应他品质的一个重要特征，其色泽特征可以反映农副产品的成熟程度，也可以反应农副产品的级别如果单纯依靠人的眼睛、感官进行评定分级，缺乏一定的客观性和准确性。

这时加入机器视觉系统对农副产品的的色泽、表面损失、缺陷、大小形状等进行评价，可以克服人眼的疲劳和视觉差异枇杷降火化痰，成熟的枇杷味道鲜甜，除了能直接食用外还能酿酒、制作成枇杷罐头、或是入药制作成“川贝枇杷膏”等等。

传统人工对枇杷进行分类检测不能满足市场需求，检测速度慢且检测准确度不高使用机器视觉代替人工进行检测，可以精准分类枇杷的大小，是否带杆等品质问题Smartmake.pro视觉系统运用在枇杷直径大小以及是否带杆的视觉分类检测中，首先通过筛选机筛选尺寸最大和最小的，然后将大小范围符合要求的传送到相机处，相机进行360°拍摄后识别是否带杆等，通过相机识别后NG输出，分拣出良品。

传统人工对枇杷进行分类检测不能满足市场需求，检测速度慢且检测准确度不高使用机器视觉代替人工进行检测，可以精准分类枇杷的大小，是否带杆等品质问题Smartmake.pro视觉系统运用在枇杷直径大小以及是否带杆的视觉分类检测中，首先通过筛选机筛选尺寸最大和最小的，然后将大小范围符合要求的传送到相机处，相机进行360°拍摄后识别是否带杆等，通过相机识别后NG输出，分拣出良品。

通过机器视觉检测代替人工，在长时效运转下也能保证高准确率，帮助企业提升了效率，降低了人工成本。在算法程序的控制下，也能达到极高的准确率，品质和质量也随之而提升。

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