基于机器视觉的双孢蘑菇在线自动分级系统设计与试验

针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。