根据农产品的尺寸和质量对其进行检测分级

　　随着图像处理算法的出现，增加了视觉检测技术来完善这一过程。它们通常是人工调节的，并为人类的眼睛提供了替代品，从而能够检测到许多缺陷，而当速度变得更快时，人类就无法检测到这些缺陷。新浪潮智能分级排序算法它比传统的视觉分析算法强大得多：它们具有自动学习的能力，确保检测性能远远超过任何经过训练的操作员的速度和准确性。下面我们来了解一下，如何根据农产品的尺寸和质量对其进行检测分级。

　　通常，更高等级和更大的农产品产生更大的收入。传统分级是依赖人类的。后来，机械设备被用来根据农产品的尺寸和重量来区分它们。这类设备至今仍在使用，作为一种可靠的分级和分类方法。根据农产品的尺寸和质量对其进行分级，这个等级用来对它们进行排序，并将它们分配给不同的销售渠道。每一项可能产生更好的收入基础上，适当分配，根据其确切的特点。

　　机械分拣机

　　机械分拣机是机器，通常集成到传送带，根据尺寸和重量等外部标准对农产品进行排序。这类设备是以这些标准触发的机械设备为基础的。例如，一种产品，无论是水果还是蔬菜，当其重量或直径被测量到高于给定阈值时，就会掉进桶中。当数值较低时，它只是在传送带上向下面的试验移动。机械分选机快速可靠。然而，它们是有限的，因为它们只测试一般标准。

　　其他方面的考虑

　　在对农产品进行分类和分级时，还有许多其他方面需要考虑。一个例子是我们现代环境。今天，许多人生活在大的聚集地里，远离农产品种植的地方，这些地方有时是国外的。这样的距离需要更长的保质期，但是时间是一种很强的变质剂，只有品质比较好的水果和蔬菜才能在市场所需的较长时间内存活下来。我们可以通过检查新鲜农产品中存在的缺陷来预测它们的保藏潜力。即使是局部的缺陷也会及时扩大，破坏整个果实。

　　早期缺陷检测关键的一步

　　视觉缺陷检测在基于算法的视觉系统的帮助下，当今世界各地都在使用。它的目标是检测尽可能大的一组缺陷。这些缺陷可以在颜色变化、局部划痕、凸起和不规则形状的形式下被发现。今天，许多系统都能够检测到这些缺陷。它们通常是由专家操作者预先调谐的。专家的技能和耐心越好，检测的质量就越好。这是一个行业挑战，因为评分表现可能因个人技能而异：当这些技能低于标准时，结果可能是利润损失，损害生产者或经销商的声誉。

　　光学和视觉分级

　　光学和视觉分级系统由水果图像组成。专用算法。通常，每一个水果使用多幅图像，以确保一致的性能。分析算法通过以下变量寻找缺陷：大小、形状、颜色和外部质量。从标准颜色和纹理的颜色和图案变化来检测外部质量。光学和视觉分级可以使用专用摄像机，如红外摄像机或其他响应特定光谱的相机，来探索水果的内部结构。

　　现有系统和算法

　　本文采用经典的图像处理算法对农产品进行了分析，形状、颜色和模式检测算法是常见的。另外，采用归一化和均衡算法对图像进行自动视觉检测。我们可能会发现多阈值算法隔离几何轮廓跟踪器上的现象。这些算法可以检测缺陷并明确地约束它们以评估缺陷的严重性。所有讨论的算法都需要一个调整努力，以确保准确的性能与较小的错误或漏检。实际性能在很大程度上取决于视觉系统的质量和调优过程中所做的工作，高技能的操作员确保更好的算法优化和性能。

　　橙色分级系统基于深度学习

　　现代方法，如深度学习，成功地挑战了传统视觉算法中的人为因素。自动学习取代了调谐阶段。当深度学习算法被提供一组“好”的水果(例如橘子)和另一组有缺陷的橙子时，根据样本集对附加的橙子进行分类(等级)是自我调整的，这里不需要微调。每当一个橙色看起来像其中的一组，它就会被分类和分级。这种方法快速可靠；更重要的是，它获得了一致的性能。深入学习是我们今天推荐的完善的解决方案，适用于这类应用。

　　准确农业中的rvsto视觉

　　rvsto视觉视觉算法的发源地，当然熟悉完善的深度学习技术。几年来，rvsto视觉在检测和分类任务中使用深度学习，例如评估医学病理(在眼科和其他保健领域)，或者在OCR项目。我们运用我们的强项深度学习经验到完善农业软件并向我们的客户提供这一现代化和高能力的技术，以革命性的分级和分类程序。欢迎联系我们的工程师，在你有深造项目之前。