辣椒作为一种重要的食材,需求量正在与日增多,同时,作为一种能够有效增加农民收入的经济作物,种植面积也越来越广。辣椒外观品质的分级方式还比较落后,为提高干辣椒经济效益,降低干辣椒分级的成本,本研究基于机器视觉技术,以DSP6000微处理器为核心处理器,构建包括照明系统、数字相机、喂料装置、输送装置和气动分选装置等部件构成的干辣椒分级系统,对干辣椒外观图像进行实时采集与处理,并根据系统提取到的干辣椒外观品质特征完成对干辣椒的实时分级处理。(1)通过测量得到干辣椒的外观参数,确定干辣椒的长度、宽度以及质量等物理性质,并根据相关国家标准确定干辣椒具体分级标准。(2)搭建机器视觉系统,针对干辣椒的外观品质图像采集过程设计机器视觉系统的图像采集背景、光照系统和显示方式等,并针对干辣椒的外观品质图像进行处理,使用线剖法、最小外接矩形等算法对干辣椒的颜色、形状特征进行提取,提出基于分水岭算法对多个干辣椒图像进行分割,使用朴素贝叶斯算法对多干辣椒同时进行分级的方法,分级准确率达到95%以上,分级效果能够达到试验预期。(3)根据实际需求与试验需要,设计并试制干辣椒分级分选试验装置,对试验装置中三个主要构成部分的设计原理与具体参数进行了阐述。通过整机试验,验证研究中算法的可行性和干辣椒分级装置的运行可靠性。(4)经计算及试验验证,得到了干辣椒喂料装置的最佳倾斜角度;优化了算法的运行时间,配合分级试验装置中输送装置的速度让干辣椒的分级效率达到最优。