探索大恒图像工业相机｜在彩色视觉成像技术优化食物分拣过程的应用
背景：
近年来，食品安全和质量控制问题越来越受到人们的重视。据估计，到 2025 年，世界人口将超过 80 亿，为了满足不断增长的人口的需求，食品供应量将需要翻一番，食品行业从业者将要面对人们对高品质食品日益增长的需求。随着食品生产跨越国界，加之新冠疫情在全球肆虐，各国政府对食品安全、健康和可追溯性制定了更严格的法规。
难点：
过去在传统食品行业，食品检验需要经过培训的人工检验员进行目视筛选。这些训练有素的检测员扫描传送带以识别有缺陷的产品，并将它们剔除——由于人眼的限制、外界因素干扰和人员疲劳，整个过程相对缓慢和低效。
解决方案：
彩色成像系统分拣是当今使用的主要技术。当前的食品检测系统使用彩色成像来检测传送带上移动产品的缺陷。这些成像系统基本上可以看到人眼也能发现的缺陷，但可以更快、更客观地完成，从而最大限度地提高产出量。通过将食品的颜色与某些预定的颜色标准进行比较，这些成像系统可以有效地对食品进行分类和分级。彩色成像系统通常能够检测瑕疵或瘀伤等缺陷，以及坚果、蔬菜、水果、肉类和海鲜的成熟度或新鲜度。这些成像系统还能够识别异物（例如可能在大量农产品中存在的塑料和木头碎片）。
相机每个传感器配备分别对红色、绿色和蓝色都有灵敏响应的三条线。三个阵列同时捕获三种不同的颜色，但在物体从滑道上掉下来或经过传送带时，位置略有不同。为了形成完整的图像，相机必须通过缓冲第一个和第二个阵列以匹配第三个阵列来补偿空间分离（也称为空间校正）。
优势：
随着视觉成像技术的发展，食品加工业也在近年来加大了对视觉成像技术的投入，以确保企业通过提升食品分拣质量来获取更大的收益。当今的一些视觉系统不仅可以更快、更准确地检测，还可以“看到”产品表面以下，从而发现人眼看不到的、隐藏的化学缺陷。因此，自动食品分拣系统提供了一种更有效的解决方案，因为它们能够更快、更准确地过滤掉不符合质量标准的缺陷产品。
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