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机器视觉在食品和农业上面的应用

     今天看到一段视频,才知道原来这些美味、方便的食物从生产到包装再到装箱都已经完全实现了自动化流水线生产,在这一系列的过程中,机器视觉也发挥了很大作用。

  01 食品行业自动化生产线中的机器视觉

  超市售卖的包子和烧麦各个都小巧精致,模样可爱,这离不开机器视觉系统的严格把关。

  在视频中我们可以看到,制作完成的每一个包子都要被放在传送带上经过工业相机的检测,工业相机会将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变为数字化信号,图像处理系统对这些信号进行运算来抽取目标的特征,根据预设的允许度和其他条件输出结果,检查每一个包子是否合格。

  烧麦的生产过程中用到的机器视觉技术检测与对包子的检测类似,下图是检测结果在PLC设备上的显示。通过机器视觉系统对烧麦的生产检测,我们可以清楚地了解到总检查数、合格数、异物、欠品数量、外观NG数和双产品这些数据,有助于把控生产过程的所有动态。

  02 食品饮料行业视觉解决方案

  在一些不适合于人工作业或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而机器视觉检测需要专业的工业相机、镜头、光源、图像采集卡等硬件以及相应的软件支持。

  瓶装饮品液位检测

  在检测瓶装饮品液位的案例中,盈泰德科技为客户提供的检测系统大大提高产品的检测质量和速度,减少了检测过程中需要的人力成本,并表现出四方面优势:

  1、非接触式检测,速度快,精度高;

  2、动态检测,流水线速度≤1.8米/秒;

  3、处理速度≤60000瓶/H;

  4、各工位有自动剔除装置。

自动化技术在全世界范围内发展迅猛,而机器视觉技术的日趋成熟则是推动自动化迅猛发展的一大重要因素。如今,机器视觉技术已在自动化生产中大量运用,几乎所有行业的产品生产过程中都需要检测,常见的有零件、芯片、缺陷检测等,加工中的应用也越来越广泛。

  在农业中,机器视觉技术可用于农作物生长情况监测、农作物按级分捡、农产品和食品加工检测等。

  它从工业相机上获取拍摄物的图像,再利用机器视觉技术对拍摄到的图像进行分析,提取出拍摄物的大小尺寸、颜色、形状、表面缺陷、损伤等特征,通过预先设定好的算法实现对拍摄物的等级评定、自动分捡等。

  在1995年就有学者利用图像处理技术把新鲜的西红柿分级分类。也有学者利用此技术检测大米外观品质检测、观测小麦的生长状态、通过对棉花叶片的孔洞和叶片边缘的缺损情况判定受棉花受虫害程度,可以有效的控制作物生长环境、状态,达到精准农业。

  在农副产品、食品加工方面,机器视觉技术可对产品包装、缺损、质量进行检测,或是通过检测水果表皮颜色和大小给水平分级自动分捡。通过机器视觉技术,让大批量、持续生产成为现实,大大提高生产效率,它具有非接触性、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点。


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