马铃薯，又称为土豆。近年来，中国“土豆主粮化”越来越引起关注。然而，土豆主粮化乃至提升附加值为种植户增收，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获悉，该校自动化(人工智能)学院数字农业研究院副教授陈丰农，通过深度应用机器视觉和光谱分析技术设计开发出相关机器流水线，攻克“技术壁垒”，为马铃薯分选分级提供系统解决方案。

“随着人们生活水平提高，消费升级给现代食品业提出高技术要求，比如马铃薯，从农场、种植地到餐桌，必然面临分级问题。分选是分级的前提，唯有分级才能大幅提高种植户收入。而以往马铃薯分选主要靠人力，一方面增加成本，另一方面分选效果无法保障。”陈丰农表示。

具体到马铃薯，其表面缺陷包括腐烂、绿皮、发芽、机械损伤等。而这些外部缺陷影响马铃薯进入下一个全处理链条。目前国内外同行解决方案，大多只能对马铃薯进行简单的大小和称重分选，或者主要用机器视觉技术对马铃薯进行外部缺陷的无损分选。

而陈丰农团队的解决方案，不仅能在流水线识别剔除外部缺陷马铃薯，还能像医生做CT或超声一样对马铃薯进行内部检测。

“例如能筛选是否存在黑心病、空心病等，同时还能获取其淀粉含量、糖度和酸度等口感指标，从而为马铃薯分选分级提供技术支撑。”陈丰农表示。

在陈丰农设计开发的马铃薯分选流水线上，数以万计马铃薯通过一个“大筛子”，那些有腐烂、绿皮、发芽、机械损伤等外部缺陷的个体会自动从筛子的洞里“掉下去”。陈丰农说，这是采用了传统的机器视觉，结合深度学习技术实现的。

“与此同时，可见光或近红外光与土豆个体物质在相互作用中，可以通过透射和漫反射来获得物质的内部信息，这些信息会反馈到后台深度学习系统，可以立即识别马铃薯潜在的黑心病和空心病等内伤，这些土豆也会自动掉到筛子里。而我们也会根据淀粉、糖度、酸度等口感指标，在流水线上对马铃薯进行分级，这样有助于种植户根据等级标价提高经济效益。后面还打算对系统升级，可以预测每一个马铃薯发芽或腐烂的时间。”陈丰农表示。

据了解，食品加工业其中一项核心技术就是对初始材料进行分选、分级。陈丰农团队可以对马铃薯内外部缺陷、重量大小、内部物质含量进行快速无损地精准感知，并在分选分级上掌握一整套可行、经济解决方案。

“我国中西部一些地区因为土质问题只能大量种植土豆，我们借助生物化学、农学、视觉识别、光谱分析和深度学习等技术实现马铃薯分选分级的系统解决方案，对促进中西部土豆种植户增收、提高生活水平乃至更多人的消费升级，具有重大意义。”陈丰农表示。

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