基金项目：中国教师教育发展研究院科研活动综合委员会重点课题（编号：FJYS202326）作者简介：杨万里（1989—），男（汉），高级开发工程师，硕士，研究方向：软件工程，计算机视觉，数据库体系建设。计算机视觉技术在食品分拣系统中的应用杨万里（西安理工大学陕西西安710048）随着食品行业的快速发展，传统的人工分拣方法已经无法满足企业对于高效、准确和可持续的需求。计算机视觉技术结合图像处理、机器学习和人工智能等领域的方式方法，通过智能、高速、准确和可靠的方式，提高了食品分拣的效率和质量，为食品分拣系统带来了新的机遇和解决方案。研究通过分析食品分拣系统的基本原理，总结计算机视觉技术在食品分拣系统中的应用，厘清计算机视觉技术在食品分拣系统应用中的优势和挑战，旨在完善食品分拣系统中计算机视觉技术的合理应用，促进食品行业高质量发展。一、食品分拣系统的基本原理1.食品分拣系统概述食品分拣系统是一种在食品行业中广泛应用的自动化技术，它通过利用计算机视觉技术和机械控制技术，实现对食品的分拣和分类。该系统采用高分辨率的摄像机或传感器对食品进行图像采集，并利用图像处理、特征提取和分类识别等算法对图像数据进行分析和处理，以高效、准确地完成分拣任务。食品分拣系统在食品行业中具有广泛的应用，多应用于农产品加工、果蔬分拣、肉类加工等领域。例如，在果蔬分拣中，系统可以根据果蔬的大小、颜色、瑕疵等特征，将其分级和分选，提高产品的品质和市场竞争力。在肉类加工中，系统可以根据肉类的形状、重量等特征，对其进行分类和包装，提高生产效率和产品质量。相比传统的人工分拣方式，食品分拣系统能够实现高速、连续的分拣过程，大大提高了分拣效率。同时，系统凭借计算机视觉技术和算法的准确性，避免了人工分拣中的误判和错误分类，提高了分拣的准确性。此外，食品分拣系统能够减少人工分拣所需的人力资源，降低了分拣成本，对于大规模食品生产具有重要意义。2.食品分拣系统工作流程食品分拣系统是应用于食品行业的关键系统。其工作流程包括图像采集、图像处理、特征提取与分类识别以及机械控制等多个阶段。首先，食品分拣系统进行图像采集。系统使用高分辨率的摄像机或传感器对分拣的食品进行拍摄或扫描，以获取食品的图像数据，这些图像数据将作为后续处理和分析的基础。图像处理阶段旨在优化图像质量，减少噪声和干扰，提高食品特征的可见性。常见的图像处理操作包括图像去噪、图像增强、图像...
