近年来，随着农业科技的发展和人民生活水平的提高，国内外水果品种越来越多，人们对水果的品质也有了更高的要求。为了提高水果的加工质量和出品等级，需要对水果进行严格的质量分级和大小分级。现有的水果分选机大多结构较为复杂，一般多以大型生产线为主，制造成本高，分选效率低，分选成本也较高。且现有的水果分选机又以重量分选机为主，而农产品基地的水果销售多以尺寸大小、质地为衡量标准，重量分选机就不适合在农产品基地使用了。
而在尺寸大小、颜色分级方面，采用机器视觉技术的分级系统，具有检测速度快、正确率高、适用范围宽等优势，能够满足水果自动检测的要求。本文维视智造从水果的图像采集、核心特征图像分析、分级剔除等方面进行阐述。
一、分级系统构成及图像采集过程
苹果分级系统由自动传送带、工业相机、工业镜头、光源、图像处理软件、计算机、通讯模块、剔除装置构成。基于视觉技术的苹果分级系统是一套典型的机器视觉分选系统，其核心技术包括图像采集系统及图像处理程序。由于苹果分级的其中一项检测是基于颜色信息的，所以本项目采用MV-EM510C工业CCD，条形光源及合适焦距的五百万像素镜头。
典型机器视觉系统构成
基于自动化流水线的苹果图像采集
二、评估特征分析处理
基于视觉技术的水果分级，主要检测三类特征：尺寸、颜色及缺陷。图像分析的第一步是把苹果区域图像从整个图像当中分割出来；然后通过求取苹果的最小外接圆作为苹果尺寸的判断依据；将RGB彩色图像分解成R、G、B三个单通道图像，通过分析R通道图像的灰度等级来描述其颜色；苹果上缺陷颜色完全不同于苹果本身的颜色，所以直接寻找低灰度等级的区域图像。
原始图像
RGB单通道图像
由于苹果的颜色主要是红色，所以采用R通道图像进行分割是比较合适的。通过阈值分割、面积筛选、开闭运算，进而获取苹果区域图像。
去除背景后的苹果图像 基于R通道图像的缺陷分割
通过一系列的图像预处理及数据处理，最终获取到“苹果最小外接圆直径”、“R通道平局灰度等级”、“缺陷区域面积”，最终参考“GB1065-89”的苹果分级标准，对苹果进行分级，并把相应结果传输给剔除机构。
三、自动分级
自动化评估分级系统采用PLC对不同颜色等级、有无缺陷、不同尺寸等级，分别设计了相应流水线，针对不同的分级要求，分别采用柔性抓手分类及电动分类通道等方式进行分选。
