传统的果料在加工、包装过程中，对其质量保证通常是采用人工检测的方式，存在着诸如效率低下、容易造成二次污染等弊端。基于机器视觉的果料异物在线检测与剔除是指采用机器视觉技术，对于包装前的果料进行表面质量检测，对含有异物的果料予以剔除。由于机器视觉技术具有自动化程度高、非接触等优点，有利于大大提高产品检测的效率和保证产品的质量。　　 本文以果料的异物在线检测和剔除为目标，构建了一套以PC机为图像信号处理核心、以单片机为外部机电信号控制器的检测实验平台，对果料的检测方案、机器视觉检测系统的构成、果料图像处理算法和单片机机电信号控制等几个关键问题进行了研究。本文所做的研究工作主要包括如下几个部分：　　 1．果料视觉检测实验平台的构建　　 （1）针对果料生产的特点，提出了多种检测方案，并选择最优方案。设计果料在线异物检测与剔除的方案和流程。　　 （2）阐述了机器视觉系统的总体构成，相机、镜头的选择原则。并根据本检测系统的特点和要求选择了合适的相机和镜头。　　 （3）鉴于果料生产自身的特点，如不规则形状、存在水分、容易反光等，研究了果料异物剔除系统中所需的光学系统及消除反光现象的方法。　　 2．检测平台下位机子系统设计　　 采用单片机为下位机子系统核心，设计单片机的外围电路和软件程序。外围电路包括人机交互电路设计，编码器、传感器信号输入检测、通讯口电路等。软件包括对上位机检测结果信号的接收、传输带速度计算和对异物剔除信号的发出等。　　 3．针对果料和异物的特点，研究了基于彩色图像的果料异物识别问题，提出了基于颜色和亮度差异对果料和异物进行识别的基本算法。根据果料颜色特点，可分成高饱和度和低饱和度两种类别，本文分别为其设计了相应的异物提取算法，并在实验中获得了良好效果。