楊萬里（西安理工大學(xué) 陜西 西安 710048）

隨著食品行業(yè)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的人工分揀方法已經(jīng)無法滿足企業(yè)對于高效、準確和可持續(xù)的需求。計算機視覺技術(shù)結(jié)合圖像處理、機器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域的方式方法，通過智能、高速、準確和可靠的方式，提高了食品分揀的效率和質(zhì)量，為食品分揀系統(tǒng)帶來了新的機遇和解決方案。研究通過分析食品分揀系統(tǒng)的基本原理，總結(jié)計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中的應(yīng)用，厘清計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)，旨在完善食品分揀系統(tǒng)中計算機視覺技術(shù)的合理應(yīng)用，促進食品行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

一、食品分揀系統(tǒng)的基本原理

1.食品分揀系統(tǒng)概述

食品分揀系統(tǒng)是一種在食品行業(yè)中廣泛應(yīng)用的自動化技術(shù)，它通過利用計算機視覺技術(shù)和機械控制技術(shù)，實現(xiàn)對食品的分揀和分類。該系統(tǒng)采用高分辨率的攝像機或傳感器對食品進行圖像采集，并利用圖像處理、特征提取和分類識別等算法對圖像數(shù)據(jù)進行分析和處理，以高效、準確地完成分揀任務(wù)。食品分揀系統(tǒng)在食品行業(yè)中具有廣泛的應(yīng)用，多應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品加工、果蔬分揀、肉類加工等領(lǐng)域。例如，在果蔬分揀中，系統(tǒng)可以根據(jù)果蔬的大小、顏色、瑕疵等特征，將其分級和分選，提高產(chǎn)品的品質(zhì)和市場競爭力。在肉類加工中，系統(tǒng)可以根據(jù)肉類的形狀、重量等特征，對其進行分類和包裝，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。相比傳統(tǒng)的人工分揀方式，食品分揀系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高速、連續(xù)的分揀過程，大大提高了分揀效率。同時，系統(tǒng)憑借計算機視覺技術(shù)和算法的準確性，避免了人工分揀中的誤判和錯誤分類，提高了分揀的準確性。此外，食品分揀系統(tǒng)能夠減少人工分揀所需的人力資源，降低了分揀成本，對于大規(guī)模食品生產(chǎn)具有重要意義。

2.食品分揀系統(tǒng)工作流程

食品分揀系統(tǒng)是應(yīng)用于食品行業(yè)的關(guān)鍵系統(tǒng)。其工作流程包括圖像采集、圖像處理、特征提取與分類識別以及機械控制等多個階段。首先，食品分揀系統(tǒng)進行圖像采集。系統(tǒng)使用高分辨率的攝像機或傳感器對分揀的食品進行拍攝或掃描，以獲取食品的圖像數(shù)據(jù)，這些圖像數(shù)據(jù)將作為后續(xù)處理和分析的基礎(chǔ)。圖像處理階段旨在優(yōu)化圖像質(zhì)量，減少噪聲和干擾，提高食品特征的可見性。常見的圖像處理操作包括圖像去噪、圖像增強、圖像濾波等。通過這些處理步驟，圖像變得更加清晰、準確。圖像處理完成后，系統(tǒng)進行特征提取與分類識別，該階段是食品分揀系統(tǒng)的核心步驟。系統(tǒng)從經(jīng)過處理的圖像中提取出與食品相關(guān)的特征信息，這些特征可以包括顏色、形狀、紋理、大小等方面的信息。特征提取方法可以使用傳統(tǒng)的圖像處理算法，也可以使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提取到的特征將用于分類識別任務(wù)。系統(tǒng)使用事先訓(xùn)練好的分類器，比如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對食品進行分類和識別。分類完成后，食品分揀系統(tǒng)進行機械控制，系統(tǒng)根據(jù)分類結(jié)果，通過機械臂、傳送帶、氣流等裝置，將食品分揀到相應(yīng)的位置或容器中。機械控制過程需要精確控制動作和位置，以確保準確的分揀。食品分揀系統(tǒng)通常還包括監(jiān)控和反饋機制，通過傳感器和視覺系統(tǒng)的實時監(jiān)控，系統(tǒng)可以檢測和糾正任何錯誤的分揀動作。此外，系統(tǒng)可能會記錄和存儲分揀過程的數(shù)據(jù)，以便后續(xù)分析和優(yōu)化。

食品分揀系統(tǒng)工作流程中的每個階段都是相互關(guān)聯(lián)的，前一階段的輸出將成為后一階段的輸入。圖像采集提供了原始的食品圖像數(shù)據(jù)，圖像處理提高了圖像質(zhì)量和特征的可見性，特征提取與分類識別將提取的特征應(yīng)用于分類任務(wù)，機械控制根據(jù)分類結(jié)果進行準確的分揀。通過這個連貫的工作流程，食品分揀系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高效、準確的食品分揀。

3.食品分揀系統(tǒng)評價指標

食品分揀系統(tǒng)是食品行業(yè)中重要的應(yīng)用系統(tǒng)，主要應(yīng)用于對食品進行高效、準確的分揀和分類。為了評估食品分揀系統(tǒng)的性能和效果，需要考慮多個評價指標。首先，分揀準確性是評估食品分揀系統(tǒng)的核心指標之一，它是衡量系統(tǒng)在分揀過程中對食品進行正確分類和識別的能力，高準確性意味著系統(tǒng)能夠準確地將食品分揀到正確的類別中，最大程度地減少誤判和漏判的情況。其次，分揀速度是分揀系統(tǒng)的另一個重要評價指標，用于衡量系統(tǒng)的分揀效率，它指系統(tǒng)在單位時間內(nèi)能夠處理的食品數(shù)量，其評估可以基于單位時間內(nèi)分揀的食品數(shù)量或分揀周期時間來進行，高分揀速度可以提高生產(chǎn)效率，減少食品分揀過程中的時間延遲。再者，適用性與靈活性考慮了系統(tǒng)對于不同類型食品、尺寸和形狀的適應(yīng)能力，食品行業(yè)涉及多樣性的食品，系統(tǒng)需要能夠處理不同的食品，以適應(yīng)市場需求的變化。最后，故障率與可靠性是評估系統(tǒng)穩(wěn)定性和持續(xù)性能的指標，系統(tǒng)需要具備較高的可靠性，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和長期性能，評估系統(tǒng)的故障率和可靠性根據(jù)系統(tǒng)在一定時間內(nèi)的故障或錯誤發(fā)生頻率。

二、計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中的應(yīng)用

1.圖像采集

食品分揀系統(tǒng)中的圖像采集是計算機視覺技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，圖像采集的質(zhì)量和效率直接影響系統(tǒng)的性能和準確性。首先，圖像采集涉及到選擇合適的傳感器和攝像設(shè)備，傳感器的選擇應(yīng)考慮多個因素，如分辨率、感光度、幀率和動態(tài)范圍等，高分辨率傳感器能夠捕捉更多的細節(jié)信息，有助于準確識別和分類食品。適當?shù)母泄舛瓤梢栽诓煌庹諚l件下獲取清晰的圖像，減少圖像噪聲和模糊。較高的幀率可以捕捉和處理快速移動的食品，從而提高分揀的準確性。大動態(tài)范圍傳感器可以處理食品的亮度和對比度差異，保留圖像細節(jié)。選擇適當?shù)臄z像設(shè)備也是圖像采集的重要考慮因素，如鏡頭、焦距和視角等，以確保圖像捕捉到所需的食品區(qū)域，并保持清晰對焦。其次，圖像采集還需要注意圖像的實時性和連續(xù)性，食品分揀系統(tǒng)通常需要實時處理和分析圖像，因此圖像采集應(yīng)具備高速和連續(xù)性。傳感器和攝像設(shè)備的幀率和傳輸速率應(yīng)滿足系統(tǒng)的實時要求，以保證圖像數(shù)據(jù)的準確性和及時性。同時，為了減少圖像處理的延遲，圖像采集應(yīng)具備高效的數(shù)據(jù)傳輸和處理能力，以確保其輸出的圖像準確、一致，并與實際場景相匹配。

2.圖像處理

食品分揀系統(tǒng)中的圖像處理是一個關(guān)鍵步驟，它涉及到圖像增強和濾波、圖像分割和邊緣檢測以及圖像去噪和特征提取等多個方面。首先是圖像增強和濾波，圖像增強的目標是通過調(diào)整圖像的亮度、對比度和色彩等屬性，使得圖像更加清晰和易于分析。常見的圖像增強方法包括直方圖均衡化、對比度拉伸和亮度調(diào)整等。濾波器可以通過去除圖像中的噪聲和干擾，提高圖像的質(zhì)量和準確性。常見的濾波器包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波等。其次是圖像分割和邊緣檢測，圖像分割是將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο蟮倪^程，在食品分揀系統(tǒng)中，圖像分割用于將食品與背景分離，以便更好地提取特征和進行后續(xù)的分析和處理。常見的圖像分割方法包括閾值分割、區(qū)域生長和基于邊緣的分割等。邊緣檢測可以幫助提取食品的形狀信息。常見的邊緣檢測算法包括Sobel 算子、Canny 邊緣檢測和Laplacian 算子等。最后是圖像去噪和特征提取，圖像去噪的目標是消除圖像中的噪聲和干擾，以提高圖像的質(zhì)量和準確性。常用的圖像去噪方法包括中值濾波、小波去噪和自適應(yīng)濾波等。特征提取是從圖像中提取有用的特征，如顏色、紋理和形狀等，這些特征可以幫助識別不同類別的食品，并為后續(xù)的分類和分揀提供基礎(chǔ)。常見的特征提取方法包括顏色直方圖、灰度共生矩陣、邊緣檢測和形狀描述子等。

3.特征提取和分類識別

特征提取可以基于顏色、紋理、形狀等方面進行。顏色特征可以通過計算顏色直方圖、顏色矩或使用顏色描述符等方法來捕捉食品圖像中的顏色信息。紋理特征可以通過灰度共生矩陣、小波變換或紋理特征描述子等技術(shù)來描述食品表面的紋理特征。形狀特征可以通過邊緣檢測、輪廓提取和形狀描述子等方法來表示食品的形狀特征。這些特征向量是描述食品的重要指標，為后續(xù)的分類和分揀提供基礎(chǔ)。特征提取之后，圖像分類和識別是根據(jù)提取到的特征向量將食品圖像分配到相應(yīng)的類別中，機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型常被用于圖像的分類和識別。機器學(xué)習(xí)算法如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）和K 近鄰（K-Nearest Neighbors）等可以根據(jù)特征向量進行訓(xùn)練和分類。深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）則能夠通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，實現(xiàn)自動的特征提取和分類。最后，基于分類和識別的結(jié)果，系統(tǒng)可以進行食品的分揀和處理，根據(jù)預(yù)定義的分類標準，系統(tǒng)可以將食品分揀到相應(yīng)的容器或位置中，實現(xiàn)自動化的分揀過程。

三、計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)

1.計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)應(yīng)用中的優(yōu)勢

第一，計算機視覺技術(shù)在分揀系統(tǒng)中的自動化和高效性優(yōu)勢，通過計算機視覺技術(shù)，食品分揀系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化的圖像采集、處理、特征提取和分類，無需人工干預(yù)。這種自動化特性使得食品分揀系統(tǒng)能夠高效地處理大量食品，并提高生產(chǎn)效率。第二，計算機視覺技術(shù)在分揀系統(tǒng)中的準確性和一致性優(yōu)勢，它能夠準確地識別和分類食品，避免了人為因素對分揀結(jié)果的影響。計算機視覺技術(shù)根據(jù)預(yù)定義的特征和分類模型，對食品進行快速而準確的判斷，相比傳統(tǒng)的人工分揀方式，計算機視覺技術(shù)在保持一致性和準確性方面具有明顯優(yōu)勢。第三，計算機視覺技術(shù)在分揀系統(tǒng)中的高速處理和實時性優(yōu)勢，它能夠在極短的時間內(nèi)處理大量的食品圖像，并實時獲取、處理和分析圖像數(shù)據(jù)，這使得食品分揀系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)和適應(yīng)生產(chǎn)線的速度要求，保持高效性和連續(xù)性。第四，計算機視覺技術(shù)在分揀系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量控制優(yōu)勢，它可以收集和分析大量的圖像數(shù)據(jù)，為食品分揀系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和建模，可以監(jiān)控生產(chǎn)過程中的品質(zhì)和一致性，并及時發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的問題，提高食品質(zhì)量控制和管理水平。第五，計算機視覺技術(shù)在分揀系統(tǒng)中的靈敏度和可靠性優(yōu)勢，它能夠以高度敏感的方式檢測和識別食品中的細微差異，計算機視覺系統(tǒng)能夠準確地捕捉到食品的顏色、形狀、大小等特征，即使是微小的變化也能夠被準確識別，這種靈敏度和可靠性確保了食品分揀系統(tǒng)對于各種食品的高效和精確處理。

2.計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

首先，食品的多樣性和復(fù)雜性是計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中應(yīng)用的挑戰(zhàn)，食品在外觀、形狀、顏色和紋理等方面具有多樣性，不同類別的食品雖存在相似的外觀特征，但同一類別的食品可能存在巨大的差異。因此，如何準確地識別和分類這些多樣性和復(fù)雜性的食品是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。其次，外部光照和環(huán)境影響是計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中應(yīng)用的挑戰(zhàn)，食品分揀系統(tǒng)通常在不同的光照條件和環(huán)境中運行，光照強度、光照方向和光照均勻性等因素可能會影響圖像的質(zhì)量和可見性，從而對圖像處理和特征提取造成困擾。此外，存在各種干擾物、噪聲和背景雜亂的環(huán)境中，也會對分揀系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響。再次，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)是計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中應(yīng)用的挑戰(zhàn)，食品行業(yè)通常需要處理大量的數(shù)據(jù)，高分辨率圖像的采集、存儲和處理可能需要大量的計算資源和存儲空間，處理這些大規(guī)模的數(shù)據(jù)需要高效的算法和處理平臺，以確保系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。最后，樣本不平衡和類別辨別是計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中應(yīng)用的挑戰(zhàn)，不同類別的食品樣本數(shù)量可能存在不平衡，某些類別的樣本數(shù)量可能遠遠多于其他類別，這種樣本不平衡會影響分類器的訓(xùn)練和性能。此外，某些食品類別之間可能存在相似性，進而增加了分類識別的難度。

四、結(jié)語

計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)中應(yīng)用具有巨大的潛力，為食品行業(yè)帶來了重大變革。通過采取多特征融合、圖像增強和校正、優(yōu)化計算效率、分布式存儲和計算、數(shù)據(jù)增強和樣本平衡、故障檢測和容錯處理等策略方法能夠有效克服計算機視覺技術(shù)在食品分揀系統(tǒng)應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)，進一步提升食品分揀系統(tǒng)的效率和準確性。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，計算機視覺技術(shù)將持續(xù)為食品行業(yè)提供更加智能和高效的分揀解決方案，推動行業(yè)的進一步發(fā)展和提升。