传送带线阵相机异物分选产品系统

农产品与物料分选产线。传送带上混杂着合格品（瓜果）与异物（石块、杂质），传统靠人工在产线两侧挑拣，存在效率低、漏检多、用工成本高的问题。本项目用线阵相机连续成像配合图像算法自动识别异物，输出剔除信号，替代人工挑拣。

系统分为四个功能模块：
1、连续成像模块：线阵相机随传送带运动逐行扫描；
2、特征提取模块：对每个物料区域提取颜色、纹理、形状等特征；
3、分类识别模块：判断该物料为合格品还是异物，输出类别与位置；
系统按产线速度实时处理，支持参数在线调整（如灵敏度、最小异物尺寸），适配不同物料批次。

1、特征工程：针对瓜果与石块的颜色差异、表面纹理差异设计特征组合，避免依赖单一特征导致的场景失效；
2、分类器实现：训练随机森林与 SVM 分类器并做参数搜索，对比两者在不同光照条件下的稳定性；
3、方案取舍：与深度学习方案做对比，从稳定性、可解释性、无需 GPU部署、现场可维护性四个维度论证最终选型；