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機器視覺檢測系統在食品識別方面的應用
機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭、CCD照相機、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件、監視器、通訊 / 輸入輸出單元等。
人們吃到甚或看到食品中有異物總是很惡心，為此而向銷售、生產商索賠的事件不時發生。生產商為確保食品中無異物，需要在生產中設置多道檢測工位，絕大多數是人工裸眼目檢。人工裸眼目檢時間長會視覺疲勞，生理和主觀因素會帶來工作質量的差異和效率低下。利用機器視覺技術來代替人工檢測，是現代化生產的發展趨勢。
而且隨著提品質量的要求和勞動力成本日益升高的形勢，企業迫切希望應用機器視覺技術實現工業生產自動化檢測。我國科學家已開展對果凍、罐頭生產線上灌裝前切割成塊狀的多種水果果料進行圖像監控、自動判斷沾有異物的應用研究，并取得一定成果。
針對罐頭、果凍生產中的多品種、多規格、濕態反光果肉上各種可能出現的異物，科學家研究開發了一套基于機器視覺技術的多類型異物自動檢測系統。利用機械裝置將果料自動單層排布在傳送帶上，安裝在適當位置的工業相機對傳送中的果料進行監視拍照，將采集到的果料圖像輸送到計算機中，由圖像處理軟件對其進行分析判斷。根據果料與異物的顏色和亮度差異特點，將各品種果料分成兩大類，分別采用不同的圖像處理策略識別異物。
對顏色比較豐富的果料如黃桃、菠蘿等根據果肉與異物的顏色進行分割識別異物；對顏色為白色或透明的果肉如椰果、明膠等根據異物的邊緣輪廓識別異物。經過大量試驗驗證，該系統能夠有效地檢測出多品種果料輸送線上的多類型異物并將含有異物的果料剔除，為企業自動化生產與檢測提供了技術支撐。
相關信息來源：www.szgrd.com
