隆安县便民信息网（04月16日更新）

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隆安县便民信息网-04月16日

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标题：杭电副教授克服了分选分级的“技术壁垒”，可以像医生做ct一样检测土豆。

来源：中国新闻网

航电图片。娄伟社

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众信。中新网杭州12月1日电(谢)马铃薯，又名洋芋。近年来，中国的“土豆主食”越来越受到关注。但是，要通过做土豆主食甚至增加附加值来增加农民收入，需要克服一系列技术壁垒。

12月1日，记者从杭州电子科技大学(简称杭电)获悉，杭州电子科技大学自动化(人工智能)学院数字农业研究所副教授陈凤农通过机器视觉和光谱分析技术的深度应用，设计开发相关机器流水线，克服“技术壁垒”，为马铃薯分拣分级提供系统化解决方案。

“随着人们生活水平的提高，消费升级对土豆等现代食品行业提出了高科技要求，必然面临从养殖场、种植区到餐桌的分级问题。分拣是分级的前提，只有分级才能大大增加种植户的收入。过去马铃薯分拣主要依靠人工，一方面增加了成本，另一方面分拣效果无法保证。”陈凤农说。

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陈凤农本人。孙宏伟摄

具体到马铃薯，其表面缺陷包括腐烂、绿皮、发芽、机械损伤等。这些外在的缺陷影响着马铃薯进入下一个完整的加工链条。目前，国内外同行的解决方案大多只能通过简单的大小和称重对土豆进行分拣，或者主要利用机器视觉技术对土豆进行无损外部缺陷的分拣。

陈凤农团队的解决方案不仅可以识别和消除流水线上外部有缺陷的土豆，还可以像医生做ct或超声波一样对土豆进行内部检查。

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“比如，它可以筛查是否有黑心病、空心心脏病等。同时可以获得淀粉含量、含糖量、酸度等口感指标，从而为马铃薯分选分级提供技术支持。”陈凤农说。

在陈凤农设计开发的马铃薯分拣流水线上，成千上万的马铃薯通过一个“大筛子”，那些有腐烂、表皮变绿、发芽、机械损伤等外部缺陷的个体，会自动从筛子的孔洞中“掉下来”。陈凤农说，这是利用传统机器视觉和深度学习技术实现的。

“同时，在可见光或近红外光与土豆个体物质的相互作用中，可以通过透射和漫反射获得物质的内部信息，并将这些信息反馈给后台深度学习系统，该系统可以立即识别土豆的黑心病、空心病等潜在内伤，这些土豆会自动落入筛子。我们还会在流水线上根据淀粉、含糖量、酸度等口感指标对土豆进行分级，帮助种植户根据分级价格增加经济效益。后来，我计划升级系统，可以预测每个土豆发芽或腐烂的时间。”陈凤农说。