摘要：針對蕎麥剝殼時不能隨原料種類變化而適時調整砂盤間隙和轉速的問題,提出一種基于機器視覺的蕎麥剝殼性能參數在線檢測方法,為蕎麥剝殼機自適應最優控制提供數據反饋。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神經網絡。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控制和智能化提供有效基礎數據。