我国包装机械行业的应用起步较晚，20世纪70年代，我国制造出了包装机，并应用于工业生产中，经过多年的发展，包装机械工业已经成为我国工业快速发展的支撑力量。包装机械在啤酒和饮料灌装设备中应用普遍，并逐步和自动化技术相结合，实现了产品的高速化、成套化发展，其生产稳定性和可靠性较强。当前自动化包装机械以单机控制为主，应用PLC和工控机等设备，食品包装机械传统上采用机械传动，系统无法实现比较好化设计，这也是自动化技术需要重点提升的技术点。
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机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体地图像，以获得所需信息用于控制机器人运动的装置。机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源及传感器获取检测对象地图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，**终用于实际检测和控制。总的来看，机器视觉是一门涉及机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉在国外人工智能应用技术中心占比超过40%。
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机器视觉技术是属于人工智能的重要分支。人工智能的研究围绕在如何使机器具备人类智能，其架构可分为基础支持层、技术层、应用层。基础支持层包括大数据、计算力和算法，基础支持层中的数据可以比作人工智能的燃料、算法可以比作人工智能的发动机，数据量、运算能力提升以及深度学习算法促进了人工智能技术的应用发展；技术层侧重人类智能的某一方面，包括视觉类技术（机器视觉、计算机视觉）、语音类技术（语音识别、机器翻译等）、自然语言处理类技术、人机交互等；应用层则是人工智能技术的具体落地，可以是具体的产品、装备（如智能检测装备），也可以是一类解决方案（如人脸识别）。从机器视觉的架构来看，从底层的传感、到算法集成应用，隶属于人工智能在工业领域的应用
使用数粒机，需要先对种子进行清选，去除种子中的杂质，因为当种子中掺有杂质时，也会在光导管中形成投影而计数，影响数粒结果。还有一个需要注意的地方就是控制或者调节好数种盘的轨道宽度，因为正确的数粒要求种子排成一行，一次落下，落下一粒即产生一个投影，计数为1。如果轨道过于宽大，种子以两粒或者三粒的方式同时落下，则它们由于下落高度相同，种子质量也相差无几，无法区分出他们的下落时间差，结果就是在光导管上只产生了一个投影，错误记数为1粒种子，这时候误差就会产生，所以为了避免这种误差，应实现调节好数粒机的轨道宽度。
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数粒机作为一种精密电子测量仪器，经过精心设计研制、改进小批试制后，其主要性能已选到国外同类产品的先进水平，特别是数粒准确、快速，工作稳定可靠，寿命长等特点。而其价格却比国外产品低得多，且体积小，噪声低，很适合国内农业部门有关单位应用数粒机的推广应用，将使我国农业科研工作者在进行育种、选种过程中提高研究水平，节省大量时间。育种工作的过程中，发现对种子计数和优劣区分是份乏味又无聊的工作，同时还需要对部分零部件更换不同的工具来计算不同大小的颗粒，操作很困难，而且成本高，所以，这类颗粒状的种子计数的工作通常是人工操作，工作效率很低，对农业生产自动化的发展影响很大。
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传统的电子数粒机采用多通道输送的方法,把物品在每条通道排成单列单个输出，并于下坠时触发对应的光电传感器计数。当各通道的累计数量达到目标值时，按序关闭位于传感器下面的**闸门，使物品流按目标数量分堆。但是，一直困扰着这种数粒方法的问题在于：光电传感器需靠近物料工作，其灵敏度易受物料所产生的粉尘影响需要使用一个阵列的传感器来覆盖通道的宽度，传感器之间有一定距离，对于细小物品便有机会发生检测盲区阵列传感器的解像度有限，不能有效辨识破片及碎粒使用多级震盘把物料分布为多列并且分开，需占用较大的平面空间通道闸门需极高速反应，对压缩空气的洁净度要求甚高，闸门反应稍有拖延便可能撞碎物品或导致分堆不准每一条通道只容单个物品通过，通道太小，便不适用于稍大的物品，通道太大，设备体积便按比例增加，检测盲区的机会也随之增加，设备的通用性也就受限
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