摘要：針對蕎麥剝殼時不能隨原料種類變化而適時調(diào)整砂盤間隙和轉(zhuǎn)速的問題,提出一種基于機器視覺的蕎麥剝殼性能參數(shù)在線檢測方法,為蕎麥剝殼機自適應最優(yōu)控制提供數(shù)據(jù)反饋。采集快速滑落的蕎麥剝出物圖像,使用帶二階拉普拉斯修正項的邊緣自適應插值算法對圖像插值重建;對重建的淺藍色背景蕎麥剝出物圖像N(B-R)灰度變換之后進行背景分割;生成距離骨架圖像并對其鄰域極大值濾波提取種子點,使用分水嶺算法對種子點標記后的距離圖像進行粘連分割;采用交互式方法標注已粘連分割的蕎麥籽粒,然后使用已標注的蕎麥籽粒訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡。在線試驗中,處理和識別一幅包含897個籽粒的1 824像素×1 368像素圖像耗時4.79 s。未剝殼蕎麥、整米和碎米的正確識別率分別為99.7%、97.2%和92.6%。結(jié)果表明,本文在線檢測方法得到的出米率能夠反映蕎麥剝殼機組的剝殼性能,可為蕎麥剝殼加工的自適應最優(yōu)控制和智能化提供有效基礎數(shù)據(jù)。