基于计算机视觉技术的砀山酥梨果梗和大小一致性识别

资 源 简 介

基于计算机视觉技术的砀山酥梨果梗和大小一致性识别

详 情 说 明

砀山酥梨作为优质水果品种，其外观品质直接影响市场价值。传统人工分拣方式效率低且易受主观因素影响，而计算机视觉技术为水果自动化分级提供了高效解决方案。本文将重点探讨如何利用视觉技术识别果梗完整性和果实大小一致性两个关键指标。

在果梗检测环节，系统首先通过高分辨率工业相机采集酥梨多角度图像，利用颜色空间转换突出果梗与果皮的颜色差异。常见的处理方法是先将RGB图像转换到HSV或Lab色彩空间，通过设定合适的阈值来分割果梗区域。对于被遮挡的果梗，可采用形态学处理结合边缘检测算法进行补全判断。

针对尺寸一致性检测，需要精确计算每个酥梨的直径和体积。通过背景分割获得果实轮廓后，系统会拟合最小外接圆或椭圆来测量最大直径。为提升测量精度，通常会配置多个角度的摄像头或采用3D视觉技术，避免因单视角导致的尺寸误判。一致性算法会统计批次内所有酥梨的尺寸方差，给出分级建议。

实际部署时还需考虑传送带速度、光照稳定性等工业环境因素。该技术不仅能提高分拣效率30%以上，其客观的检测标准也有助于建立统一的品质评价体系。未来结合深度学习模型，可进一步识别更细微的表面缺陷特征。