番茄又名西红柿,含有丰富的营养物质,具有较强的抗氧化能力,可以提高免疫力,深受广大消费者青睐。传统分级包装主要包括人工分级和机械分级,其中人工分级具有劳动力浪费、个人判别方式和标准不统一等缺陷,容易造成番茄分级包装品质良莠不齐;机械分级主要是从番茄重量、大小进行分级包装,无法对番茄品质进行判断。为了解决上述问题,论文在已有包装机械的基础上,利用机器视觉技术以及图像处理基本理论和方法,完成番茄缺陷果检测、尺寸特征量提取,并采用PLC开发番茄分级包装系统。具体研究内容及成果有以下几个方面:(1)搭建并完善图像采集系统,获取番茄图像。图像预处理完成图像灰度化、5×5中值滤波、Roberts算子边缘检测、全局阈值分割、形态学处理。传统形态学处理不能消除番茄图像中的小块分散区斑点,采用小块分散区算法进行处理。(2)基于R分量图像完成了番茄缺陷目标部分提取。以缺陷连通区域个数、果蒂最小外接矩形面积与果面积比值、果蒂矩形度范围作为判别依据,对番茄缺陷果进行判断。结果表明,缺陷果的识别率为84.7%。分别对比最小外接矩形法和最小外接圆法获取番茄尺寸特征量,论文采用最小外接圆法获取番茄尺寸特征量作为分级依据。结果表明,大、中、小果分级率分别为96.7%、90.8%、95.0%。(3)完成了番茄分级包装硬件设计及PLC控制下的番茄分级包装控制系统软件实现。分级包装过程中,PLC控制变频器启动传送带电机输送番茄,并分别通过分级入口、通道分级入口、包装入口、封切端入口光电传感器检测番茄信号。PLC控制通道分级入口处下降挡板,电磁阀接通,推杆将番茄推入分级通道;控制包装入口伺服机构精确控制送膜装置;控制封切端入口处端封切加热电磁铁完成封切操作。根据系统需求设计人机交互界面,实现了番茄分级包装系统的自动控制。综上,论文运用机器视觉技术对番茄进行了缺陷果检测、尺寸特征量获取;采用PLC控制完成番茄分级包装工作。基于机器视觉的番茄分级包装系统的研究,促进了番茄农产品加工业的发展。