机械视觉分级设备技术的研发

需求的背景和应用场景

在我国，水果作为重要的农产品，其商品化处理环节的现状却不尽如人意，商品化处理率不足10%，且主要依赖人工进行分级。这种方式不仅效率低下，而且分级标准难以统一，严重影响了水果的品质评估、市场定价及附加值提升。随着消费者对水果品质要求的日益提高，以及市场竞争的加剧，传统的人工分级模式已难以满足现代水果产业的需求。因此，研发具有自主知识产权的智能高效水果分级设备，成为提升我国果品市场竞争力、推动水果商品化产业技术升级、促进水果种植业健康发展的关键。该技术的应用场景广泛，包括但不限于水果种植基地、水果批发市场、果品加工企业等，通过精准分级，可实现水果的优质优价，提高整个产业链的效益。

要解决的关键技术问题

本技术需求的核心在于研发机器视觉果品检测系统，该系统需具备以下关键技术点的突破：

• 水果图像采集处理技术：高效、准确地获取水果表面的图像信息，为后续的图像识别与分析提供高质量的数据基础。需解决不同光照条件、果实表面反光、遮挡等因素对图像采集的影响。
• 果品内部品质近红外多光谱检测技术：利用近红外多光谱技术，实现对水果内部品质（如糖分含量、成熟度等）的非破坏性检测，为分级提供更为全面的依据。
• 机器视觉分级技术：基于图像识别算法，对采集到的水果图像进行大小、颜色、形状、缺陷等外部特征的自动识别与分析，实现精准分级。需提高算法的鲁棒性，以适应不同品种、不同生长条件下的水果分级需求。

效果要求

该技术需求的实现，将带来显著的效益与创新性：

• 技术指标：达到称重精度误差±2g、果径大小误差±1mm、形状、颜色、缺陷分辨正确率≥95%的高精度分级标准，远超现有的人工分级水平。
• 竞争优势：通过智能化、自动化的分级方式，大幅提高分级效率与准确性，降低人工成本，提升果品的市场竞争力。同时，系统可根据市场需求灵活调整分级标准，满足多样化的市场需求。
• 创新性：融合光机电、信息技术、数学、化学、计算机等多个学科领域的前沿技术，形成具有自主知识产权的智能水果分级解决方案，推动我国水果商品化处理技术的跨越式发展。此外，该技术还可为其他农产品的分级提供借鉴与参考，具有广泛的应用前景。