摘要：水果分级与表面缺陷检测,是水果自动分级检测系统的基础。提出表征水果类别的"大小-评价测光值"空间模型,与表征水果表面缺陷程度的"数量-程度"空间模型。将水果的特征映射到这两个特征空间,然后进行模式分类。实验结果表明,提出的两个特征空间能有效的表征水果的特征,准确地划分水果的类别与表面缺陷程度。

摘要：目的:解决目前水果分级检测方法效率低、误检率高等问题。方法:以苹果为分拣对象,设计一个基于机器视觉的水果分级系统。对实时采集得到的苹果图像进行预处理,使用改进的Canny边缘检测算法进行边缘提取,通过最小外接圆法拟合边缘坐标得到苹果的横切面半径。将采集到的RGB图像转换为HSI图像,根据H分量范围计算红色区域比例,判断苹果的色泽度。统计区域像素点个数,分别求取苹果的面积和周长,计算出苹果的圆形度。结合苹果果径长度、色泽度和圆形度3个特征值对苹果进行综合分级。结果:50个苹果样本试验结果表明,水果分级系统和人工分拣测量的果径误差范围在±1.5 mm以内,样本颜色特征与苹果实际外观相符,圆度值的大小与实际形状优劣相符。结论:该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求,有助于实现苹果品级的准确识别。

摘要：目的为提高水果分级准确度,以苹果分拣为研究对象,基于机器视觉设计一种苹果分级包装系统。方法根据实际分级功能需求,以苹果尺寸作为标准设计一种苹果分级系统的总体方案,包括DSP+ARM控制器、工业相机、传输带、光源等。重点讨论图像处理模块,首先完成图像背景分割;利用中值滤波实现图像平滑处理;采用Canny算子实现图像边缘锐化。在图像处理的基础上,建立苹果分级模型。最后进行实验研究。结果实验结果表明,人工挑选分级和机器识别自动分级的吻合率达到了96.8%,证实了系统的有效性和可行性。结论基于机器视觉的苹果自动分级的准确度已经接近人工挑选的水平,可推广到苹果类水果的自动分级、包装。

摘要：设计了一种适应准球形水果自动单列输送和均匀翻滚的立式转鼓搓动鼓机构,其滚子节距保持不变;提出了搓动鼓不同转速与转向的3种运动形式;分析了3种不同运动形式的水果翻滚角速度误差与果径的关系、单果图像采集转鼓中心角与果径的关系、水果翻滚角速度误差与单果一周图像采集数量的关系;找出了搓动鼓与转鼓同向运动形式的最佳运动方案、不同转向下水果纯滚动的条件、满足水果图像采集条件的滚子锥角范围、分级过程中不掉果条件、不跳果条件和设备水果大小适应范围。

摘要：提出了能无级调速的转鼓、搓动鼓设计和一种具有快速学习算法的补偿模糊神经网络水果分级系统,该系统在融合模糊理论和神经网络技术的基础上,增加了补偿模糊推理层,实现水果智能分级系统的补偿模糊推理和模糊设计参数的自动调整,通过与其它神经网络比较,验证了所提出的方法具有学习速度快、分级精度高的优点;不变的转鼓上滚子节距,克服了卧式滚子链链关节使用过程中被拉长而影响分级机适应范围的不足;CCD位于转鼓一侧的上升段上,缩短了CCD采样时段上水果沿垂直于采样方向移动的距离,使采样图像更清晰。

摘要：设计了一种基于智能称重的可以用于多种类球型水果实时、动态检测的分级生产线。整条生产线由水果输送装置、称重装置、控制装置、分级执行装置和托盘机构组成,水果输送装置将水果逐个输送到水果分级生产线的托盘机构,托盘机构随滑块循环运动至称重台上完成称重,质量信息传送至控制装置,控制装置根据国家标准判定每个水果的等级,发出指令传送给分级执行装置,完成水果的分级。

摘要：设计一种基于力平衡的水果分级卸料装置,该装置在水果分选机主控系统的控制下快速自动完成水果的分级卸料。本文利用Pro/ENGINEER软件模拟了活动托架式分选果盘的运动过程,实现了机构的运动仿真,并对关键部件进行了辅助强度分析的研究,以提高该装置耐久性和可靠性,从而实现设计过程的科学、高效。

摘要：传统的水果分级系统根据尺寸、重量和颜色来区分水果的等级，不能检测到水果的水分、硬度、酸甜度和内部损伤。该项目设计和研发的系统采用近红外分析技术能够检测水果内部的质量，配合先进的图像分析系统，使自动化分级系统能够检测出水果分级标准中的各个指标。

摘要：（2012-086-多伦多-011）传统的水果分级系统根据尺寸、重量和颜色来区分水果的等级，不能检测到水果的水分、硬度、酸甜度和内部损伤。该项目设计和研发的系统采用近红外分析技术能够检测水果内部的质量，配合先进的图像分析系统，使自动化分级系统能够检测出水果分级标准中的各个指标。

摘要：针对目前水果分级设备的现状,提出采用PLC来对水果分级设备进行控制。采用三菱FX-2N小型PLC实现将不同大小的水果分为大、中、小不同等级的要求。