目前水果检测分级一般采用人工筛选法，如何快速且准确地对水果进行检测分级成为极待解决的问题。本文叙述高雄柠檬供应商与智慧检测公司合作，引进机器视觉系统，透过自动化智慧系统捡选销售本土自产黄柠檬，并且有效提升生产良率与效率。

炎炎夏日，来杯柠檬冰茶，暑气全消。 每年夏天为柠檬盛产季节，而随着农业技术的进步，改良水果的品质及产量也越来越稳定。当水果在进入市场销售前，通常要对水果的外部品质，例如大小、形状、颜色和表面瑕疵等进行检测分级。目前水果检测分级一般采用人工筛选法，需要大量的劳动人员，工作效率低，筛选结果判断差别大，从而导致分级不严格，不准确。因此，如何快速且准确地对水果进行检测分级便成了极待解决的问题。

高雄柠檬供应商与智慧检测公司合作，引进机器视觉系统，并采用The Imaging Source兆镁新 33U系列相机，结合重量筛选机，进行外观、 形状及尺寸大小等检测，捡选出适合的绿柠檬，将绿柠檬催熟至金黄色，透过自动化智慧系统捡选，销售本土自产黄柠檬，同时有效提升生产良率与效率。

图一 : 柠檬供应商与智慧检测公司合作，采用The Imaging Source USB 工业相机，进行柠檬外观检测及选别。（source：海波视智慧）

自行开发视觉检测系统 大幅提升检测品质

供应商一开始雇用人力来挑选表面完好的柠檬，工作人员容易视觉疲劳，导致效率及准确度下降，因而希??透过进囗国外检测系统来进行检测，然而国外机台动辄千万，不敷成本，最後经当地农业局媒合，找到海波视智慧科技，自行开发视觉检测系统，利用光谱技术辨识，用於医疗检测的系统也可以导入农业选别检测，更成功的为供应商节省进囗仪器成本，大幅提升检测品质。

简便流畅又快速的检测过程

结合既有的且布署於输送带上的重量筛选机，检测公司搭建扩充视觉系统，在机器上设置The Imaging Source USB 彩色相机（DFK 33UX264）、光源及触发器等，形成一个光谱及重量检测站，当一颗颗柠檬经由输送带运送至检测站，感测器会立刻产生触发信号通知相机捕捉每颗柠檬不同角度图像，接着传送图像数据至後端自行开发的AI软体，比对预先键入表皮完好的柠檬，判断经过的柠檬为合格或不合格，即时输出检测讯息，将柠檬分类，运送至不同的篮子内。

图二 : 输送带上的柠檬进入检测站，进行外观检测 。（source：海波视智慧）

影像检测过程

· 图像分割：在相机采集每个柠檬的多幅图像数据中，分别提取具有完整资讯的部分区域。

· 图像融合运算：分别将每个相机提取具有完整资讯的部分图像融合为一幅图像，以获取完整水果表面的图像。

检测重点

· 柠檬形状及尺寸：透过比对及测量方式检查经过检测站的柠檬形状及尺寸是否符合预设条件值，选出最适当品项。

· 柠檬外观：黄柠檬表皮比绿柠檬表皮更容易显现瑕疵，因此必须在催熟前就先确保绿柠檬表面完好，智慧检测系统能即时圈出柠檬表皮瑕疵部分，剔除不合格的柠檬。

图三 : 相机捕捉到的图像直接传至後端软体进行瑕疵辨识，附图框选为柠檬外观瑕疵部分。（source：海波视智慧）

USB 高解析工业相机不受空间限制

近年来，在对水果检测分级研究领域中，光谱检测是一种有效的方法，如检测水果的外观缺陷，不仅可以得到水果表面的光谱资讯，还可以得到水果表面的图像资讯。 而The Imaging Source坚固耐用的工业相机，为检测过程提供多项图像数据，包括表面瑕疵、柠檬形状及尺寸、测量数据，以及数位照片档案留存等。

由於相机精巧外型能够轻松地安装於检测输送带上，此外，USB 3 协定使相机能很容易地整合至现有系统。5百万像素高解析度能清晰的捕捉到整颗柠檬外观，一秒钟辨识2颗柠檬，为每颗柠檬拍下6张不同角度图像，精准捕捉到瑕疵部分。透过系统为柠檬编号，精准数据可作为日後系统化复检的依据。

图四 : The Imaging Source USB 3标准介面使相机能够很容易地整合至现有系统。（source：兆镁新）

成效

附挂式机器视觉选别机组可以直接与既有选别机结合（重量筛选机），降低建置成本，能够有效解决原本由人力筛选外观所产生的视觉疲劳及筛选品质不一致的问题。目前经由机器视觉系统辅助柠檬选别，每小时1人就能处理800公斤，相对於过去需3个人工作业、每小时仅处理400公斤，效率提高6倍；机器视觉系统挑选准确率达九成，与人工作业相同，未来待模型更新後，能够改进检测技术，预估还可提高至九成五。

在农产品选别上，智慧检测公司经理表示：「藉由成功导入自动化视觉检测，能够减轻人员作业负担及量化、标准化物料筛选标准。」

未来展??

目前农业自动化外观检测仍少有厂商投入，但随着人力日渐缺乏，需求日增，农产品管理及效率思维提升，越来越多农业缺工议题及农产品管思维提升，适应於各式农产品的机器视觉导入，未来在智慧农业上将有极大的发展空间。

**刊头图（source：global-imi）