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机器视觉助力水果加工,异物分拣保障食品安全
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时间:2012-10-19 15:00:29

众所周知,我国是个农业大国,在世界食品领域有着显著的地位。我国水果的产销水平一直位于世界前列,以水果为原料的如罐头、果冻等加工产品也受到了国内外的追捧。但是,目前水果加工业还是存在一定问题的,例如在加工过程中,会不小心混入毛发、纤维丝、金属等异物,不仅影响到了产品的质量,对厂商、对品牌,甚至对国家的名誉造成了损失,而且会对消费者的心理、身体上造成一定的不良影响。

目前我国大多数食品生产加工企业采用的依然是人工检测手段,人工检测的优势就在于其具有高度的智能性与柔性,能够识别各种异物缺陷。但是同样它也存在着一定的缺点,人的视觉在长时间的工作下会出现疲劳,此时,就会出现工作效率低、漏检率高、稳定性差的弊端。机器视觉技术利用机器代替人眼来实现图像的采集、传输、处理,以达到检测、分拣等目的,同样兼具智能与柔性,但却相对工作效率高、稳定性强、不受工作时间与工作环境所影响。因此,机器视觉代替人工检测,应当是生产加工行业的发展趋势。

一直以来,机器视觉技术主要应用在对完整且表面相对干燥的水果进行大小、形状、表面缺陷等的检测与分级,对某单一品种水果加工品存在的异物进行检测。而罐头、果冻等加工产品中的果肉很多是由分割成不同的形状和大小、颜色不同的水果组成的,而异物形状、大小也肯定不是一致的,这样都给机器视觉的识别、分拣过程增加了一定的难度。据了解,我国科学家专门针对这一问题展开了研究,开发了一套机器视觉技术支持下的多类型异物自动检测系统。

机器视觉技术的功能主要包括图像的采集、传输与处理、储存等,多类型异物自动检测系统就充分利用了机器视觉的这些功能。首先利用机器视觉系统中的相机组件,对传送中的水果或是水果加工品进行图像采集。然后将采集到的图像输送到计算机中,由图像处理软件对其进行分析判断。最后根据水果与异物的颜色或是亮度等的差异特点,采用不同的图像处理方法来识别异物。例如:对颜色比较丰富的水果如黄桃等,则根据果肉与异物的颜色差别进行识别;对颜色为白色或透明的果肉如椰果等,则根据边缘轮廓来识别异物。

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