1、目前大多數(shù)農(nóng)產(chǎn)品分選機還是通過機械結(jié)構(gòu)以物理的方法進行分選，受限于分選結(jié)構(gòu)的單一設計，分選的模式也比較簡單，通常為大小、重量等。而涉及到產(chǎn)品成熟度、破損度、是否去皮等，傳統(tǒng)的機械分選機并不適用，因此產(chǎn)生了一種基于機器視覺的新型智能分選機，該種分選機首先利用圖像傳感器采集包含產(chǎn)品特征信息的數(shù)據(jù)，然后將圖像數(shù)據(jù)交由設備上的處理器進行處理與分析，最后依據(jù)分析結(jié)果對產(chǎn)品進行分選。而新型的智能分選機通常會配備昂貴的專業(yè)傳感器，以及可以實時執(zhí)行大量

2、運算的PC機或工業(yè)計算機，因此價格較高且體積較為龐大，不適合小型農(nóng)戶對分選機的低成本、占地小、易維護等需求。
　　本文設計了一種基于機器視覺的小型農(nóng)產(chǎn)品智能分選機，采用 DSP+ARM替代PC機或工業(yè)計算機，大大減小了分選機的體積，降低了分選機的成本。當農(nóng)產(chǎn)品傳送到攝像機下方時，觸發(fā)附近的光電開關(guān)，產(chǎn)生中斷信號使 DSP處理攝像機采集到的當前產(chǎn)品圖像，隨后將處理結(jié)果通過RS-232串口傳輸?shù)紸RM，ARM根據(jù)結(jié)果信息來控制分選機對

3、農(nóng)產(chǎn)品進行分選，同時將分選結(jié)果和分選模式以圖形界面的形式顯示出來，便于用戶操作。
　　設計實驗方面，該分選機對采集的圖像首先進行去噪和畸變校正處理；為減少DSP處理時間，等間隔對圖像采樣，并采用R-G色差特征的方法對采樣點進行判斷，符合條件的像素點作為種子進行種子填充，以提取完整的目標區(qū)域；采用目標區(qū)域像素個數(shù)來判斷目標大小和顏色，設計了近似圓程度求解算法來檢測破損。論文最后采用圣女果、金桔和桂圓干作為物料，分別對其進行了大小、顏

4、色和破損的分選試驗。圣女果、金桔及桂圓干的測試樣本數(shù)分別為640、640及792，圣女果正確分選601個，正確率約為93.91％；金桔正確分選622個，正確率約為97.19%；桂圓干正確分選682個，正確率約為86.11%。測算后，三種物料的最大處理速率分別為：圣女果337kg/h、金桔311kg/h、桂圓干228kg/h。
　　本文提出的小型農(nóng)產(chǎn)品智能分選機大大減小機器視覺和控制單元的體積與成本，并憑借嵌入式系統(tǒng)的穩(wěn)定性和 DS