中國報告大廳網(wǎng)訊，在全球糧食加工行業(yè)持續(xù)向精細(xì)化、智能化發(fā)展的背景下，色選機作為農(nóng)產(chǎn)品加工領(lǐng)域的重要設(shè)備，正迎來技術(shù)革新與產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵時期。本文深入探討了色選機在大豆物料處理中的圖像處理技術(shù)提升策略及其應(yīng)用效果，旨在為色選機行業(yè)的進一步發(fā)展提供理論支持與實踐參考。
《2025-2030年中國色選機行業(yè)競爭格局及投資規(guī)劃深度研究分析報告》指出，色選機是一種高效的農(nóng)產(chǎn)品初加工設(shè)備，廣泛應(yīng)用于大豆等雜糧的分選。其主要由喂料系統(tǒng)、光學(xué)檢測系統(tǒng)、信號處理系統(tǒng)和剔除系統(tǒng)組成。物料從喂料系統(tǒng)呈單層均勻下落，經(jīng)過光學(xué)檢測系統(tǒng)時，被光源照射，反射光被光學(xué)傳感器接收并轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?。不同顏色、大小和光學(xué)特性的物料反射光強度和光譜分布不同，信號處理系統(tǒng)對這些電信號進行分析和處理，與預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)對比，判定物料是否為合格大豆。若檢測到不合格物料，信號處理系統(tǒng)將發(fā)出執(zhí)行電信號給剔除系統(tǒng)，隨后氣閥迅速動作，噴射氣流將其從物料流中吹入廢料通道，完成分選作業(yè)。
在大豆加工產(chǎn)業(yè)鏈中，優(yōu)質(zhì)的大豆原料是產(chǎn)品品質(zhì)的保證。色選機通過精細(xì)分選去除雜質(zhì)和不合格粒，提高大豆的純度和品質(zhì)，從而提升豆制品的口感、色澤和營養(yǎng)價值，同時減少后續(xù)加工過程中的設(shè)備損耗和生產(chǎn)成本。例如，在豆腐制作中，使用經(jīng)過色選的大豆可以減少雜質(zhì)對豆腐口感的影響，使豆腐更加細(xì)膩、口感更好;在大豆油生產(chǎn)中，優(yōu)質(zhì)的大豆原料可以提高出油率，同時減少油脂中的雜質(zhì)含量，提升油脂的品質(zhì)。
(一)現(xiàn)狀
現(xiàn)階段，色選機在大豆物料圖像處理方面已取得一定成果。高分辨率的線陣電荷耦合器件(CCD)相機被廣泛應(yīng)用，其逐行掃描特性可在大豆物料勻速下落過程中，精準(zhǔn)獲取其連續(xù)的圖像信息。在圖像處理算法領(lǐng)域，灰度閾值分割算法、色彩空間轉(zhuǎn)換算法和邊緣檢測算法等被廣泛應(yīng)用于大豆與雜質(zhì)的分離。例如，灰度閾值分割算法通過設(shè)定合適閾值，可快速篩選出雜質(zhì)區(qū)域;色彩空間轉(zhuǎn)換算法從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，能更有效地分離大豆與雜質(zhì)的顏色特征;邊緣檢測算法如Canny算法可精準(zhǔn)勾勒出大豆及雜質(zhì)的輪廓，為形狀特征分析提供支持。
(二)挑戰(zhàn)
1.復(fù)雜背景干擾
大豆自然生長期間，因品種特性、光照不均、養(yǎng)分差異等因素，表面顏色和紋理呈現(xiàn)天然差異。收獲后，大豆常附著泥土、灰塵等雜質(zhì)，這些因素共同構(gòu)成復(fù)雜圖像背景。傳統(tǒng)算法難以精準(zhǔn)識別這些細(xì)微變化，易將病斑大豆誤判為正常大豆或雜質(zhì)，影響選凈率。
2.小目標(biāo)、異料等檢測困難
在大豆物料中，微小雜質(zhì)或顆粒如小石子、草籽等普遍存在。這些小目標(biāo)在圖像中所占像素極少，特征不明顯，缺乏顯著顏色、紋理或形狀特征與大豆區(qū)分?，F(xiàn)有圖像處理技術(shù)在檢測此類小目標(biāo)時，因特征提取困難，易出現(xiàn)漏檢情況，影響最終分選質(zhì)量。
3.實時性與準(zhǔn)確性的平衡
色選機在實際生產(chǎn)中需高速運行，一般工業(yè)級色選機每小時處理大豆量可達數(shù)噸甚至更多。然而，提高圖像處理準(zhǔn)確性常依賴復(fù)雜算法和大量計算資源。復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法雖能提升識別精度，但模型訓(xùn)練和推理過程計算量巨大，增加處理時間。如何在保證色選機實時處理大量大豆圖像的前提下，進一步提升圖像處理準(zhǔn)確性，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。
(一)圖像采集硬件優(yōu)化
1.高清高速相機
高清高速相機的應(yīng)用顯著提升了圖像采集質(zhì)量。通過使用全尺寸2048像素線陣CCD高清相機，其線掃描速度可達10,000行/s以上，分辨能力達到0.21 mm，能夠捕捉大豆表面的細(xì)微瑕疵。這種高精度圖像為后續(xù)的圖像處理提供了更清晰的細(xì)節(jié)信息，顯著提升了識別的準(zhǔn)確性和清晰度。
2.多光譜成像技術(shù)
多光譜成像技術(shù)利用不同物質(zhì)光譜反射特性差異，獲得大豆多個不同波長的圖像信息。該技術(shù)配有多個光學(xué)濾波器，可對入射光分成一定波長范圍，每個波段有一個圖像傳感器。大豆與雜質(zhì)在不同波長下的反射率存在顯著差異，通過對多光譜圖像的分析，可建立物質(zhì)光譜特征庫，在分選時將采集的大豆多光譜圖像與特征庫對比，從而準(zhǔn)確區(qū)分大豆與雜質(zhì)，提高雜質(zhì)識別的準(zhǔn)確率。
(二)算法改進
1.深度學(xué)習(xí)算法
以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)為代表的深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢。CNN由多個卷積層、池化層和全連接層組成，能夠自動提取圖像中的顏色、紋理、形狀等特征。通過構(gòu)建包含不同品種大豆、各類雜質(zhì)以及不同缺陷大豆的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練CNN模型，模型在實際色選時能快速準(zhǔn)確識別大豆圖像中的雜質(zhì)和不合格粒，極大地提高了對復(fù)雜背景下的微小雜質(zhì)和病斑大豆的識別能力，有效提高了色選精度。
2.融合算法
基于YOLOV算法的分選技術(shù)是目前色選機通用算法。它將目標(biāo)檢測任務(wù)視為單一回歸問題，通過一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接輸出目標(biāo)的類別和邊界框坐標(biāo)，從圖像中預(yù)測出目標(biāo)的類別和位置，使得大豆圖像處理精度高，處理速度快。通過增加注意力機制、損失函數(shù)的改進、添加目標(biāo)檢測層等技術(shù)，提升大豆表面缺陷識別能力，顯著提高了檢測選凈率和色選生產(chǎn)率。
(三)識別技術(shù)融合
1.光譜分析技術(shù)
近紅外光譜分析技術(shù)基于不同物質(zhì)分子化學(xué)鍵振動對近紅外光吸收差異，實現(xiàn)對大豆內(nèi)部檢測。近紅外光可穿透大豆表皮一定深度，與內(nèi)部物質(zhì)相互作用。將該技術(shù)與圖像處理技術(shù)結(jié)合，在色選機中先利用圖像處理技術(shù)對大豆外觀顏色、紋理進行初步分選，再通過近紅外光譜分析大豆內(nèi)部空洞、蟲洞、嚴(yán)重霉變、塑料、玻璃和石子等異物。這種結(jié)合實現(xiàn)從外觀到內(nèi)部品質(zhì)的全方位分選，滿足不同加工需求，提升大豆產(chǎn)品整體品質(zhì)。
2.物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析
利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將色選機與生產(chǎn)管理系統(tǒng)連接，實時采集色選過程中大豆圖像數(shù)據(jù)、分選結(jié)果數(shù)據(jù)、設(shè)備運行參數(shù)等。通過對這些大數(shù)據(jù)分析，挖掘大豆物料特性和變化規(guī)律。例如，對不同產(chǎn)地、不同批次大豆圖像特征和分選數(shù)據(jù)進行聚類分析，建立對應(yīng)模型，根據(jù)模型可調(diào)整色選機圖像處理算法參數(shù)和分選閾值，實現(xiàn)個性化分選。通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障風(fēng)險，提前維護，保障色選機穩(wěn)定運行，提高物料選凈率和生產(chǎn)效率。
(一)現(xiàn)狀
色選機在大豆產(chǎn)業(yè)中的圖像處理技術(shù)已經(jīng)取得了顯著提升。在大豆選凈率方面，通過硬件提升、算法優(yōu)化改進及多光譜識別技術(shù)，色選機能夠精準(zhǔn)識別剔除各類雜質(zhì)與不合格大豆。選凈率的提高減少了后續(xù)加工過程中的重復(fù)篩選與設(shè)備損耗，進一步提高整體生產(chǎn)效率一倍以上，滿足大規(guī)模生產(chǎn)的要求，降低了生產(chǎn)成本，增加了客戶經(jīng)濟效益。同時，色選后優(yōu)質(zhì)大豆原料生產(chǎn)出來的豆制品，口感更細(xì)膩爽滑，色澤更潔白均勻，市場競爭力更強，產(chǎn)品附加值大幅度提升。
(二)未來展望
色選機行業(yè)現(xiàn)狀分析指出，隨著科技的不斷進步，色選機在大豆物料圖像處理技術(shù)方面將有所突破。一方面，人工智能技術(shù)將持續(xù)深度嵌入，強化學(xué)習(xí)算法將使色選機能夠根據(jù)不斷變化的大豆物料特性和分選環(huán)境自動優(yōu)化圖像處理參數(shù)和分選策略。另一方面，硬件性能將進一步改善，超高清、超高速的圖像采集設(shè)備將不斷涌現(xiàn)，結(jié)合更先進的多光譜成像技術(shù)，采集大豆圖像信息更全面和細(xì)微的特征，從而實現(xiàn)更精準(zhǔn)的大豆品質(zhì)把控。最后，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，色選機的圖像處理技術(shù)將與整個大豆產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展緊密結(jié)合，通過色選產(chǎn)品品種情況反饋，推動技術(shù)的進一步改進，為種植者提供純凈、優(yōu)質(zhì)大豆的品種提供可行性指導(dǎo)，引導(dǎo)種植者選擇更優(yōu)質(zhì)的品種種植。隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展，色選機的適用范圍將拓展、延伸至更多雜糧品種中。
色選機在大豆物料的圖像處理技術(shù)提升是一個不斷發(fā)展和創(chuàng)新的過程。通過圖像采集硬件優(yōu)化、圖像深度學(xué)習(xí)算法、智能識別技術(shù)的集成，可以有效解決當(dāng)前圖像處理技術(shù)在大豆物料色選應(yīng)用中的復(fù)雜背景干擾、小目標(biāo)檢測困難、實時性與準(zhǔn)確性不平衡等問題，極大提高大豆色選的精度與效率。新型圖像處理技術(shù)在實際應(yīng)用中已經(jīng)取得很好的效果，為大豆加工企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量和保證食品安全，提高生產(chǎn)效率提供了有力的支持。然而，高質(zhì)量人工智能圖像處理數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，對計算機資源需求和算法模型提出更高要求，人工智能技術(shù)在色選機領(lǐng)域的應(yīng)用帶來新的挑戰(zhàn)。
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