獼猴桃外觀尺寸在線檢測分級系統(tǒng)設(shè)計與試驗

屈 婷，齊康康，劉亞東，張莎莎，高建敏，崔永杰

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 機械與電子工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

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獼猴桃外觀尺寸在線檢測分級系統(tǒng)設(shè)計與試驗

屈 婷，齊康康，劉亞東，張莎莎，高建敏，崔永杰

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 機械與電子工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

目前市場上存在的獼猴桃分級機械主要是針對質(zhì)量特征進行分級的大型機械，而消費者在購買獼猴桃時往往更注重它的外觀品質(zhì)，且大型設(shè)備難以在以農(nóng)戶小規(guī)模營銷為主的市場環(huán)境下得到普及。為了實現(xiàn)獼猴桃外觀品質(zhì)的自動分選，適應(yīng)廣大獼猴桃種植農(nóng)戶的需求，設(shè)計了一種基于機器視覺的小型移動式獼猴桃外觀尺寸在線檢測與分級系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由輸送機構(gòu)、檢測機構(gòu)、分級執(zhí)行機構(gòu)和控制系統(tǒng)組成。輸送機構(gòu)采用傾斜式輸送帶方案，結(jié)構(gòu)簡單，便于實現(xiàn)獼猴桃的輸送和分級；檢測機構(gòu)采用圖像處理的方法得出獼猴桃的大小等級信息；分級執(zhí)行機構(gòu)借助獼猴桃的重力與旋轉(zhuǎn)磁鐵的開合實現(xiàn)獼猴桃的分離。對樣機進行了試制和驗證試驗，結(jié)果表明：該系統(tǒng)的平均分級成功率為96.3%，單個獼猴桃分級時間約為2.5s。該獼猴桃檢測分級系統(tǒng)的設(shè)計為今后完成多特征指標(biāo)的融合分級提供了基礎(chǔ)和依據(jù)。

獼猴桃；機器視覺；分級系統(tǒng)；在線檢測

0 引言

我國作為世界上獼猴桃種植面積最大的國家，卻面臨著出口份額極低的尷尬境地。其主要原因是：隨著人們生活水平的提高，對于獼猴桃品質(zhì)的要求也越來越高，而我國大多數(shù)企業(yè)仍主要依靠人工感官實現(xiàn)獼猴桃的品質(zhì)檢測與分級，不僅勞動量大、成本高，而且檢測結(jié)果存在人為因素的影響，誤差大。因此，如何發(fā)揮我國獼猴桃的資源優(yōu)勢和產(chǎn)量優(yōu)勢，擴大獼猴桃出口，已成為我國獼猴桃產(chǎn)業(yè)面臨的一個重大現(xiàn)實問題，研究獼猴桃檢測分級機械具有重要意義[1-3]。

通過對現(xiàn)存獼猴桃分級裝置的調(diào)研分析可知[4]：目前我國市場上存在的獼猴桃分選機械大都是針對質(zhì)量進行分級的大型機械，且大都結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價格昂貴，不適合于廣大農(nóng)戶的需求。因此，伴隨著計算機機器視覺技術(shù)的高速發(fā)展，利用該技術(shù)檢測果品的外觀品質(zhì)已成為一種趨勢[5]。

國外自動化分級生產(chǎn)線已經(jīng)相當(dāng)完備，早在20世紀(jì)70年代左右就將基于計算機視覺的分級方法應(yīng)用于水果的分級[6]。例如，美國的OSCARTM型和MERLIN 型高速水果分級生產(chǎn)線，廣泛用于對蘋果、梨、橘子、桃等水果的分等定級和品質(zhì)檢測[7]。由于獼猴桃的區(qū)域性特征，實現(xiàn)基于機器視覺的獼猴桃外觀大小檢測與分級的設(shè)備至今在國內(nèi)尚處于試驗研發(fā)階段。在水果品質(zhì)檢測方面，國內(nèi)一些學(xué)者進行了相關(guān)的研究：葛紀(jì)帥等設(shè)計了一種基于智能稱重的球型水果實時、動態(tài)檢測的分級生產(chǎn)線[8]；任杰等完成了基于PLC的水果大小連續(xù)分級設(shè)備的設(shè)計，以水果高度特征作為評價其大小等級的標(biāo)準(zhǔn)[9]；王松磊對紅棗自動分級機搓動旋轉(zhuǎn)輸送系統(tǒng)進行了研制[10]；談英等基于顏色和質(zhì)量設(shè)計了蘋果在線分級系統(tǒng)[11]；鄧?yán)^忠等進行了小型農(nóng)產(chǎn)品分選機設(shè)計與試驗[12]；彩玉對機械拋擲式水果分級機進行了設(shè)計，按質(zhì)量品質(zhì)對水果進行分級[13]。上述水果分級系統(tǒng)大多還是采用機械方式進行分級，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，易對果實造成損傷，且目前國內(nèi)針對獼猴桃分級設(shè)備的研究較少。

針對以上存在的問題，本文研制了基于機器視覺的小型移動式獼猴桃在線檢測分級系統(tǒng)，具有體積小、運輸和分級機構(gòu)結(jié)構(gòu)簡單、成本低及不易損傷果實等優(yōu)點。該設(shè)備實現(xiàn)了獼猴桃果實檢測分級的機械化、自動化，迎合了農(nóng)戶小規(guī)模營銷的需要[14]。

1 總體設(shè)計方案

本研究設(shè)計的小型移動式獼猴桃在線檢測與分級裝置的整體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。此裝置由傾斜式輸送機構(gòu)、外觀尺寸檢測機構(gòu)、分級執(zhí)行機構(gòu)與控制系統(tǒng)組成。

工作原理如圖2所示。獼猴桃在傳送帶上運輸，進入檢測箱后經(jīng)過外觀尺寸檢測機構(gòu)，完成對獼猴桃外觀尺寸的檢測，并對圖像進行實時處理，得出獼猴桃大小等級信息，等級信息傳遞給分級執(zhí)行機構(gòu)；當(dāng)獼猴桃到達對應(yīng)等級的分級槽處時，相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)磁鐵旋轉(zhuǎn)，從而帶動分離擋板打開，使水果在對應(yīng)等級的出口卸下，完成水果按外觀尺寸的準(zhǔn)確分級。系統(tǒng)運行過程中，各獼猴桃的分級執(zhí)行操作并行進行，保證了分級的效率。

1.輸送機構(gòu) 2.外觀品質(zhì)檢測機構(gòu)

圖2 獼猴桃檢測分級工作原理圖

2 輸送機構(gòu)設(shè)計

2.1 輸送機構(gòu)總體設(shè)計

水果輸送機構(gòu)包括電動機、電機調(diào)速器、輸送帶、輸送帶擋條、輸送帶側(cè)擋板和角度調(diào)整桿等機構(gòu)。為了簡化機構(gòu)設(shè)計，使獼猴桃在自身的重力作用下落入分級槽，從而實現(xiàn)果實的分離，輸送帶設(shè)計成傾斜式。該傾斜式輸送帶由電機提供動力，帶動皮帶轉(zhuǎn)動，通過皮帶擋條、輸送機側(cè)面擋板及分離擋板的限位作用，實現(xiàn)獼猴桃運輸。輸送帶的傾斜角度由角度調(diào)整桿進行調(diào)節(jié)，角度調(diào)整桿位于輸送帶的后方。圖3所示為角度調(diào)整桿放大圖，其主要由固定板、調(diào)節(jié)螺栓和調(diào)整螺母組成。

1.調(diào)節(jié)螺母 2.調(diào)節(jié)螺桿 3.固定板 4.電機 5.調(diào)速器

2.2 相關(guān)基礎(chǔ)實驗

為了給果實運輸機構(gòu)、分離機構(gòu)部件的設(shè)計及整個平臺的設(shè)計加工提供數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)，進行了相關(guān)基礎(chǔ)性試驗。

2.2.1 獼猴桃果實物理參數(shù)研究

通過對西北農(nóng)林科技大學(xué)眉縣獼猴桃試驗站和陜西省齊峰果業(yè)有限公司隨機選取的932個海沃德品種獼猴桃的外形尺寸和質(zhì)量進行測量, 得出了獼猴桃果實的長軸、短軸和質(zhì)量等尺寸參數(shù)，實驗數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如下表1所示。

表1 獼猴桃物理參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果

2.2.2 獼猴桃果實滑動摩擦角實驗

以“臍紅”、“海沃德”、“金艷”、“金香”和“徐香”5個品種的獼猴桃為實驗對象。將各品種的獼猴桃按照一定的軸向順序擺放在盛果盒中，滑動摩擦角實驗裝置如圖4所示。

1.表面PU材料木板 2.角度調(diào)節(jié)桿 3.獼猴桃果實軸向位置

從倉庫中隨機選取每種獼猴桃10組，每組重復(fù)做6次實驗，分別取6次實驗結(jié)果的平均值、最大值、最小值進行統(tǒng)計整理。統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 5種獼猴桃摩擦傾角數(shù)據(jù)(α)

由上表得到5個品種摩擦傾角的數(shù)據(jù)處理結(jié)果：“金艷”品種獼猴桃的摩擦傾角是5個品種中最大的，最大摩擦傾角為30°。

2.3 電功機選型

根據(jù)設(shè)計要求，設(shè)定獼猴桃的物理參數(shù)范圍：長軸40～100mm，短軸20 ～80mm，獼猴桃輸送速度為0.5 m/s，傳送帶的半徑0.35 m；傳送帶上獼猴桃的最大個數(shù)為14個，獼猴桃的單個果質(zhì)量在50 ～140g之間。

電機功率計算公式為

(1)

其中，m1、m2分別為傳送帶上所有獼猴桃的總質(zhì)量和輸送帶的質(zhì)量。在此輸送帶的質(zhì)量設(shè)定為10 kg，實際質(zhì)量小于10 kg。取單個獼猴桃的最大質(zhì)量和最大個數(shù)的乘積作為m1，獼猴桃輸送速度選最大速度，電動機的工作效率μ=0.8，將上述數(shù)值代入公式，計算得到輸送機所需要的功率為74.8 W。結(jié)合實際情況，最終選擇成鋼5IK90RGN-C型電機。其具體參數(shù)如下：電機功率90W，電源50 Hz、單相220 V，輸出轉(zhuǎn)速0.1～1 450r/min，輸出扭矩0.1～2 N·m，減速比1/3～1/1800。根據(jù)電動機的型號和皮帶的輸送要求，選擇AUS22-90型號的調(diào)速器，輸送速度0.13～4.52 m/min；選擇減速箱型號為5GN100K，減速比為1：100。電動機通過齒輪和鏈條與輸送帶輪轂連接，帶動輪轂旋轉(zhuǎn)，進而帶動輸送帶轉(zhuǎn)動。

2.4 輸送機皮帶選擇

皮帶是與獼猴桃果實直接接觸的部件，是將電動機的動力轉(zhuǎn)化為獼猴桃前進動力的裝置。根據(jù)研究要求，皮帶要符合實用、價格低廉、耐磨等設(shè)計要求。綜合分析各種材料皮帶的優(yōu)缺點，最終選擇綠色PU材料的皮帶。根據(jù)前文中獼猴桃物理尺寸參數(shù)和整體分級平臺設(shè)計要求，輸送機皮帶具體設(shè)計如下：皮帶周長4 650 mm，寬315mm；皮帶上均勻熔接擋條，擋條為透明材料，寬225mm，高20mm，厚3mm，間隔150mm。

2.5 側(cè)擋板機構(gòu)設(shè)計

為了防止獼猴桃在輸送的過程中滾落，設(shè)計輸送機側(cè)擋板(見圖5)，該側(cè)擋板與其他機構(gòu)配合，輔助獼猴桃運輸。考慮到部分側(cè)擋板裝在檢測箱中，避免影響圖像提取效果，選用亞克力板(透明材料)制作側(cè)擋板機構(gòu)。亞克力板具有高透明度，透光率達92%，且有極佳的耐候性，表面強度高，與果實間的摩擦因數(shù)極低，加工可塑性大，可制成各種所需要的形狀與產(chǎn)品。

圖5 側(cè)擋板機構(gòu)圖

根據(jù)表1獼猴桃的外形尺寸參數(shù)和皮帶的設(shè)計要求，選定總的擋板長度為1 500mm、寬度30mm、厚度4mm，通過螺栓連接在輸送機側(cè)面。

2.6 角度調(diào)整桿的設(shè)計

根據(jù)獼猴桃果實滑動摩擦角實驗研究結(jié)果，可以得到摩擦傾角的最佳值，設(shè)計運輸機構(gòu)的角度調(diào)整桿。角度調(diào)整桿由螺栓桿和調(diào)整螺母組成，綜合考慮到本系統(tǒng)實現(xiàn)獼猴桃在重力作用下下滑實現(xiàn)分級的設(shè)計要求及未來的應(yīng)用拓展要求，角度調(diào)整桿總長為300mm，有效調(diào)整長度250mm，角度調(diào)整桿的角度調(diào)整范圍為0°～45°。

3 外觀尺寸檢測機構(gòu)設(shè)計

外觀檢測機構(gòu)包括光電傳感器1、LED貼片燈帶、攝像頭固定支架和攝像頭。攝像頭采用Microsoft Life Cam Studio微軟攝像頭，選用像素為640×360，攝像頭拍攝端面距離傳送帶的垂直高度為12cm。當(dāng)光電傳感器檢測到獼猴桃的位置信息時，便通過控制系統(tǒng)控制攝像頭采集果實圖像，同時借助MatLab編寫的程序?qū)D像進行實時處理，得出獼猴桃大小等級信息。為了適應(yīng)輸送帶角度的調(diào)整，攝像頭固定支架也設(shè)計成可調(diào)節(jié)角度的結(jié)構(gòu)，調(diào)節(jié)支架和光源如圖6所示。

1.調(diào)節(jié)開槽 2.安裝板 3.固定孔

攝像頭支架上設(shè)計一個圓形開孔，尺寸根據(jù)攝像頭外徑加工，便于安裝攝像頭。該支架通過環(huán)形圓筒內(nèi)開槽及相應(yīng)的螺栓螺母的配合來調(diào)節(jié)傾斜角度(所用螺母為蝶形螺母，方便調(diào)節(jié))，使攝像頭端面配合傳送帶角度的調(diào)節(jié)能始終保持與傳送帶垂直；同時，在安裝板兩底部固定有4段成正方形排列的LED貼片燈帶，為攝像頭提供必須的光源條件，光源功率為12W，供電電壓為12V。

4 分級執(zhí)行機構(gòu)

分級執(zhí)行機構(gòu)包括分離擋板、旋轉(zhuǎn)電磁鐵、光電傳感器及集果槽等。單片機根據(jù)檢測箱內(nèi)的等級判定結(jié)果，以及光電傳感器對果實的位置感應(yīng)，通過繼電器的作用，分別控制相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)磁鐵旋轉(zhuǎn)，進而帶動相應(yīng)的分離擋板打開，從而實現(xiàn)果實的分離。圖7為分級執(zhí)行機構(gòu)示意圖，旋轉(zhuǎn)磁鐵和分離擋板之間通過固態(tài)膠進行連接。根據(jù)獼猴桃外觀尺寸實驗結(jié)果及實際應(yīng)用分析，選擇旋轉(zhuǎn)磁鐵的型號為TAU7042X-35R，該旋轉(zhuǎn)磁鐵的通電電壓為24 V，旋轉(zhuǎn)角度為35°。經(jīng)試驗，可以滿足獼猴桃穩(wěn)定落下的要求。

1.旋轉(zhuǎn)電磁鐵 2.光電傳感器 3.分離擋板 4.集果槽

5 控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)主要由計算機、STC15單片機、光電開關(guān)及繼電器等組成，其主要功能包括：獼猴桃在傳送帶上運行，當(dāng)光電傳感器1檢測到獼猴桃的位置信息時，通過單片機控制攝像頭采集果實圖像，并通過與MatLab之間的串口通訊完成對圖像的實時處理，得出獼猴桃大小等級信息；隨后，獼猴桃繼續(xù)運行，當(dāng)獼猴桃到達所判定等級的分級槽處時，對應(yīng)等級的光電傳感器檢測到獼猴桃的位置信息，通過單片機對繼電器的作用，控制相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)磁鐵旋轉(zhuǎn)，進而使相應(yīng)的分離擋板打開，實現(xiàn)果實的分離?？刂葡到y(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖8所示。

圖8 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

6 樣機試制與試驗

6.1 圖像處理

試驗樣機如圖9(a)所示。其右側(cè)為外觀尺寸檢測機構(gòu)部分，攝像頭拍攝端面距離傳送帶的垂直高度為12cm，燈帶接12V電源。系統(tǒng)工作時，攝像頭采集獼猴桃果實的圖像后，計算機通過MatLab算法對圖像進行實時在線處理，依次進行灰度化處理、二值化、最大類間方差法(OTSU)獲取閾值、中值濾波去除噪聲干擾及空洞填充等處理，最終通過計算面積圖像中的白色像素點個數(shù)得出獼猴桃橫截面的像素面積。圖9(b)為部分圖像處理過程圖。

圖9 試驗樣機與圖像處理

6.2 分級標(biāo)準(zhǔn)的確定試驗

選取100 個大小不一且形狀較規(guī)則的同品種、同批次的獼猴桃作為樣本，在傳送帶運行速度為800r/min條件下，擬合獼猴桃像素面積與其實際質(zhì)量的關(guān)系。經(jīng)試驗，得出獼猴桃圖像的像素面積S與其實際質(zhì)量M之間的近似關(guān)系為

M=-16.6224+0.00509S

(2)

參照獼猴桃等級規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)[15]，并結(jié)合式(2)得出獼猴桃按像素面積分級的指標(biāo)，如表3所示。

表3 猴桃大小標(biāo)準(zhǔn)及像素閾值

6.3 分級驗證試驗

根據(jù)對獼猴桃在傳送帶上穩(wěn)定輸送狀況的試驗結(jié)果，選定能使獼猴桃穩(wěn)定輸送的傳送帶運行速度為800 r/min，將100個大小不一且形狀較規(guī)則的同品種、同批次的獼猴桃根據(jù)實際質(zhì)量分為大、中、小3個等級，包括大果11個、中果47個、小果42個，進行在線大小分級試驗。最終在線分級得到的1等果(即大果)為14個，其中有大果11個、中果3個；2等果共46個，其中有44個中果、2個小果；3等果共40個，其中有40個小果。數(shù)據(jù)整理中發(fā)現(xiàn)：分級錯誤的果實都是在靠近等級劃分指標(biāo)的邊界處。試驗結(jié)果整理如表4所示。由表4可知：該設(shè)備大小分級的平均準(zhǔn)確率為96.3%，平均單個獼猴桃分級時間約為2.5s。由上述試驗結(jié)果分析可知：在果實等級劃分指標(biāo)的分界處，容易造成分級的錯誤。為了保證果實的優(yōu)先級別，可以對公式(2)進行修正，將原有常數(shù)項-16.622 4改為-17.622 4，從而保證經(jīng)該裝置分級得出的大果和中果的品質(zhì)。

表4 大小分級結(jié)果

7 結(jié)論

1)分別對水果的輸送機構(gòu)、外觀尺寸檢測機構(gòu)、分級執(zhí)行機構(gòu)及控制系統(tǒng)進行設(shè)計,采用傾斜式輸送帶平臺，結(jié)構(gòu)簡單、體積小、成本低，對水果損傷小。

2)對設(shè)計的裝置進行了樣機試制和性能驗證試驗，結(jié)果表明：該系統(tǒng)的平均分級成功率為96.3%，單個獼猴桃分級時間約為2.5 s。

3)該生產(chǎn)線具有很高的通用性，可以完成多種球型水果的分級，提高了我國水果的國際競爭能力。該檢測分級系統(tǒng)的設(shè)計為今后完成多特征指標(biāo)的融合分級提供基礎(chǔ)和依據(jù)。研究不同球型水果的大小分級模型，同時增加分級指標(biāo)，完成多指標(biāo)融合分級是下一步研究的主要目標(biāo)。

[1] 韓禮星,李明,黃貞光,等. 世界獼猴桃進出口概況[J]. 世界農(nóng)業(yè),2004(3):27-28.

[2] 邵玉玲,徐立青,宋思哲,等. 陜西省A區(qū)獼猴桃分級現(xiàn)狀及發(fā)展對策[J]. 農(nóng)機化研究,2015,37(2):249-253.

[3] 莫亞子,段佳歡,沈斌,等.基于面積的獼猴桃大小分級檢測算法[J].電子世界,2014(10):257-258.

[4] 李平平,邵玉玲,張發(fā)年,等. 基于統(tǒng)計分析獼猴桃外觀指標(biāo)分級方法的研究[J].農(nóng)機化研究,2014，36(4):167-170.

[5] 左興健,武廣偉. 獼猴桃自動分級設(shè)備設(shè)計與試驗[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2014(S1):287-295.

[6] 張方明,應(yīng)義斌. 水果分級機器人關(guān)鍵技術(shù)的研究和發(fā)展[J].機器人技術(shù)與應(yīng)用,2004(1):33-37.

[7] 周雪青, 張曉文, 鄒嵐,等. 水果自動檢測分級設(shè)備的研究現(xiàn)狀和展望[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備,2013 (2):9-11.

[8] 葛紀(jì)帥,趙春江,黃文倩,等.基于智能稱重的水果分級生產(chǎn)線設(shè)計[J]. 農(nóng)機化研究,2012,34(1):126-130.

[9] 任杰,李婷婷. 基于PLC的水果大小連續(xù)分級設(shè)備設(shè)計[J]. 機械工程與自動化,2015(6):100-101.

[10] 王松磊,何建國,賀曉光,等.紅棗自動分級機搓動旋轉(zhuǎn)輸送系統(tǒng)的研制[J]. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2009(6):80-84.

[11] 談英,顧寶興,姬長英,等.基于顏色和重量特征的蘋果在線分級系統(tǒng)設(shè)計[J].計算機工程與應(yīng)用,2016(2):219-222.

[12] 鄧?yán)^忠,李山,張建瓴,等.小型農(nóng)產(chǎn)品分選機設(shè)計與試驗[J]. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2015(9):245-250，313.

[13] 彩玉. 機械拋擲式水果分級機[J].農(nóng)村實用工程技術(shù),1991(2):30.

[14] 張宗民. 基于SWOT分析的周至獼猴桃營銷策略研究[J]. 陜西農(nóng)業(yè)科學(xué),2015(9):104-106.

[15] 中華人民共和國農(nóng)業(yè)部.NY_T 1794—2009 獼猴桃等級規(guī)格[S].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,2010.

Design and Experiment on Automatic Grading System of Appearance Size for Kiwi

Qu Ting, Qi Kangkang, Liu Yadong, Zhang Shasha, Gao Jianmin, Cui Yongjie

(College of Mechanical and Electric Engineering, Northwest Agricultural and Forestry University, Yangling 712100, China)

Existing kiwi grading machine mainly classified fruits based on the weight, while consumers focus more on the appearance quality of fruit and the popularity of large equipment is quite difficult under this small-scale farmers oriented market environment. In order to achieve automatic sorting of kiwi and meet the needs of kiwi farmers, we designed a small online detection and classification systems of kiwi based on machine vision. This system is mainly composed of transport institutions, testing institutions, grading actuator and control system. The transport mechanism uses inclined conveyor which is with a simple structure and easy to deliver and grade kiwi. Detecting mechanism using image processing methods derives the kiwis’ size classify information. The classifying actuator achieves separation of kiwi through the kiwis’ gravity and the opening and closing of the rotating magnet. Finally, a prototype was made and the verification test results showed that, the system's average grading accuracy could reach to 96.3%, and a single kiwi classification time is about 2.5s. The design of this detection and grading system provide the basis for the completion of multi-feature fusion index rating in the future.

kiwi fruit; machine vision; classification system; online detection

2016-08-16

陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計劃項目(2015KTCQ02-12)

屈 婷(1990-)，女，山東泰安人，碩士研究生， (E-mail)quliting1234@163.com。

崔永杰(1971-)，男(朝鮮族)，吉林圖們?nèi)耍苯淌?，博士生?dǎo)師， (E-mail)cuiyongjie@nwsuaf.edu.cn。

S126；TP278

A

1003-188X(2017)10-0098-06