新型平行光光影筛选机的研究

0 引言

近年来，基于平行光投影与光学成像技术的智能分选设备正成为现代农业装备领域的焦点。新型平行光光影筛选机通过创新的点位矩阵计算方法，实现了对农产品外形尺寸的精确量化分析，展现出非接触、高精度、高效率和高灵活性的技术优势。

1 基于平行光影成像的筛选原理与价值

1.1 点位矩阵计算对生产效率的提升作用

新型平行光光影筛选机通过建立高精度点位矩阵计算模型，实现了对农业生产效率的革命性提升。该系统利用密集排列的光敏传感器阵列，构建物体通过时的投影点位矩阵，通过高速算法实时处理矩阵数据，准确计算每个物件的几何特征。这种基于数学模型的处理方式，使设备能够以每秒数百次的计算频率处理物料信息，大大提升了分选效率。传送带系统配合矩阵计算节奏，实现物料的连续化处理，最大限度地减少了停机等待时间，实现了真正意义上的智能化流水作业。

1.2 矩阵分析对产品质量控制的创新价值

基于平行光点位矩阵的质量分析方法是该设备的核心技术优势。系统通过高精度传感器阵列采集物体投影形成的点阵数据，运用先进的图像处理算法对这些点阵进行深度分析，能够精确计算出农产品的直径、面积、形状等多维特征参数。这种基于数据驱动的量化分析方式，完全消除了人工主观判断的误差，确保了分选结果的高度一致性和准确性。更重要的是，点阵分析方法能够有效处理部分遮挡情况，通过算法补偿完整特征，大大提高了复杂情况下的识别精度，为建立农产品质量标准化体系提供了可靠的技术支撑。

2 基于点位矩阵计算的系统设计与实现

2.1 光学系统与算法架构设计

2.1.1 点阵数据处理性能指标

新型平行光光影筛选机的性能核心体现在其点阵数据处理的量化指标上。系统采用高密度光敏传感器阵列构建采样矩阵，其点阵采集的空间分辨率需达到 0.1mm ，确保能够捕捉农产品尺寸的细微变化。在处理速度方面，系统要求点阵数据处理频率不低于 1000 次 / 秒，以满足高速传送带环境下实时处理的需求。特征提取算法的延迟必须严格控制在 10ms 以内，确保从数据采集到分拣决策的全流程响应时间满足高速作业要求。在准确性方面，系统整体误判率需低于 0.3% ，这意味着在每千次分拣操作中误差不得超过 3 次。

2.1.2 点阵采集与处理系统架构

点阵采集与处理系统采用三层分布式处理架构，实现了数据采集、处理和执行的协同优化。数据采集层由 512 个高精度光敏传感器组成密集阵列，每个传感器对应一个特定的光点位置，采样精度达到 16 位，能够准确记录每个光点的强度变化。中间处理层采用 FPGA+ARM 的异构计算方案，其中 FPGA 负责点阵数据的实时预处理，包括噪声滤波、数据归一化和特征提取等底层操作，处理延迟控制在 2ms 以内； ARM 核心则运行复杂的分类决策算法，采用基于机器学习的分拣模型，能够自动识别不同农产品的特征模式。最上层为执行控制层，根据处理结果驱动分拣机构，采用CAN 总线通信确保控制指令的实时传输。

2.2 光学系统与数据处理模块

2.2.1 平行光点阵生成系统设计

平行光点阵生成系统是整个光学检测体系的基础，其设计直接决定了后续数据采集的准确性和可靠性。系统采用高均匀性LED 光源配合精密光学透镜组，生成分布均匀、强度稳定的平行光束。光源模块采用特殊设计的蜂窝状光学结构，通过微透镜阵列将光束准直为平行光，确保在传输过程中光强分布均匀性偏差控制在 ±2% 以内。点阵生成部分采用精密蚀刻工艺制作的光栅板，在检测区域形成 1024×768 个规则分布的光点矩阵，点阵间距精度达到 0.05mm ，每个光点的直径误差不超过 0.01mm. 。系统配备智能光强调节模块，通过光强传感器实时监测输出光强，并基于 PID 控制算法自动调节 LED 驱动电流，确保在不同环境光照条件下都能保持稳定的光强输出。此外，系统还设计了温度补偿机制，通过温度传感器实时监测光源模块工作温度，自动调整散热风扇转速和驱动参数，避免因温度变化导致的光学特性漂移。光学系统外壳采用防震设计和遮光处理，有效隔绝外部机械振动和环境光干扰，为点阵数据采集提供稳定可靠的光学环境。

2.2.2 点阵数据采集与处理模块

点阵数据采集与处理模块是实现高精度检测的核心部件，采用多层次分布式处理架构。数据采集层由 2048 个高灵敏度光电传感器组成检测阵列，每个传感器对应一个特定的光点位置，采样精度达到 24 位，动态范围达到 90dB，能够准确捕捉光强信号的微小变化。信号调理电路采用差分放大设计和数字滤波技术，有效抑制共模干扰，信噪比达到 80dB 以上。数据处理单元采用多核DSP+FPGA 的协同处理方案，FPGA 负责实时数据采集和预处理，包括背景噪声消除、信号增强和异常点检测等操作，处理延迟控制在 1ms 以内；DSP 核心运行复杂的点阵分析算法，采用自适应阈值分割和形态学处理技术，精确提取物体的轮廓特征。系统还集成了深度学习加速模块，通过卷积神经网络对点阵数据进行特征提取和分类识别，能够准确区分不同农产品的几何特征。

2.3 系统集成与精度优化

系统集成采用模块化设计理念，重点确保光学系统、传感器阵列和处理模块之间的精确配合与协同工作。在机械集成阶段，通过激光干涉仪进行精密对位，保证光源系统、光栅板和传感器阵列的光学轴线严格重合，安装误差控制在 ±0.01mm 以内。电气集成采用分层布线方案，强电与弱电线路物理隔离，并采用屏蔽处理以消除电磁干扰。系统标定采用多级精度优化策略：首先使用标准校准板进行初始标定，建立点阵坐标与物理位置的映射关系；然后通过机器学习算法对采集数据进行自适应校正，消除系统误差；最后在实际运行环境中进行动态标定，利用实时反馈数据不断优化系统参数。精度优化方面，采用了温度补偿算法消除热变形影响，采用振动抑制技术降低机械振动带来的测量误差，同时通过多点采样和数据融合技术提高测量稳定性。系统还具备在线自诊断功能，能够实时监测各模块工作状态，自动进行偏差补偿和参数调整，确保长期运行下的测量精度保持在 0.1mm 的设计指标以内。

3 结语

新型平行光光影筛选机基于创新的点阵计算原理，将光学成像、传感器技术和智能算法完美结合，建立了全新的农产品分选技术体系。随着人工智能技术的深入应用，该设备将在智慧农业领域发挥更重要的作用，推动农业生产向数字化、智能化方向持续发展。

参考文献

[1] 刘占鑫 , 筛选机及筛选设备 . 甘肃省 , 张掖市农业科学研究院 ,2021-01-15.

[2] 谭建华 . 认识自动水果筛选机 [J]. 中学生数理化 ( 初中版 . 中考版 ),2019,(11):18.

[3] 刘莹 , 张军 , 林雪莹 , 等 . 基于物联网技术的农作物颜色筛选机 [J]. 哈尔滨师范大学自然科学学报 ,2019,35(02):45-48.

本文系2024 年广西壮族自治区大学生创新创业省级训练项目“新型平行光光影筛选机的研究 ”的研究成果，训练项目编号为：S202413639058