根据农产品的大小和质量，对其进行视觉检测。

随着图像处理算法的出现，视觉检测技术得到了改进。它们通常是人工调整的，并为人类的眼睛提供了替代品，以检测到许多缺陷，当速度变得更快时，人类无法检测到它们。新浪潮智能分级算法比传统的视觉分析算法要强大得多：它们具有自动学习的能力，以确保测试性能远远超过任何训练有素的操作员的速度和准确性。让我们了解如何根据农产品的大小和质量进行测试和分类。

通常，更高水平和更大的农产品会产生更大的收入。传统的分类依赖于人类。后来，机械设备被用来根据农产品的大小和重量来区分它们。这些设备仍在使用，作为一种可靠的分类和分类方法。根据农产品的大小和质量进行分类，用于排序，并分配给不同的销售渠道。根据其确切的特点，每个项目都可以产生更好的收入。

机械分拣机

机械分拣机是一种机器，通常集成到传送带中，根据大小和重量等外部标准对农产品进行排序。这些设备是基于这些标准触发的机械设备。例如，当一种产品的重量或直径高于给定阈值时，无论是水果还是蔬菜，都会掉进桶里。当值较低时，它只是在传送带上向下移动。机械分拣机快速可靠。然而，它们是有限的，因为它们只测试一般标准。

考虑其他方面。

在对农产品进行分类和分类时，还有许多其他方面需要考虑。一个例子是我们的现代环境。今天，许多人生活在远离农产品种植的大聚集地，有时是外国的。这样的距离需要更长的保质期，但时间是一种强大的变质剂，只有高质量的水果和蔬菜才能在市场上长期生存。我们可以通过检查新鲜农产品的缺陷来预测它们的保存潜力。即使是局部缺陷也会及时扩大，破坏整个水果。

早期缺陷检测的关键步骤。

在基于算法的视觉系统的帮助下，世界各地都在使用视觉缺陷检测。其目标是检测一组尽可能大的缺陷。这些缺陷可以以颜色变化、局部划痕、凸起和不规则形状的形式发现。今天，许多系统都能检测到这些缺陷。它们通常由专家操作员提前调整。专家的技能和耐心越好，测试质量就越好。这是一个行业挑战，因为评分性能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。

光学和视觉分类。

光学和视觉分级系统由水果图像组成。特殊算法。通常，每个水果都使用多个图像，以确保一致的性能。分析算法通过以下变量发现缺陷：尺寸、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中检测外部质量。红外相机或其他响应特定光谱的相机可用于探索水果的内部结构。

现有的系统和算法。

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很常见。此外，图像采用一体化和平衡算法进行自动视觉检测。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限制它们，以评估缺陷的严重性。所有讨论的算法都需要调整努力，以确保准确的性能和较小的错误或泄漏。实际性能在很大程度上取决于视觉系统的质量和调整过程中的工作，高技能操作员确保更好的算法优化和性能。

基于深度学习的橙色分级系统。

现代方法，如深度学习，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。当深度学习算法提供一组好水果（如橙子）和另一组有缺陷的橙子时，根据样本集对附加橙子进行分类（等级），这里不需要微调。每当一个橙色看起来像其中一个时，它就会被分类和分类。该方法快速可靠；更重要的是，它具有一致的性能。