据悉，农产品不锈钢分选机运用了水平输送带之间4个通道，分选机构中配置了4组翻板以及电磁开关，较多可进行4路并行分选，单路分选通道宽度60mm，分选物料尺寸不大于50mm，若进行较大尺寸物料的分选，则需要减少通道数目。

　　有学者选择核桃、红枣、栗子3种物料作为测试对象，测试在不同水平输送速度和物料间距情况下，分选系统各单元分选动作的牢靠性及适合的分选速度;以物料的大小或颜色为指标，测试3种物料分选的准确性。核桃、红枣按大小进行分选，栗子按颜色来区分去壳与未去壳。核桃、红枣分别由人眼主观判断分为较大与较小共2类，每种物料选192个，大小各半;栗子则选择去壳与未去壳的2类各96个，共192个。3种物料分别进行测试。

　　一、输送速度与物料间距：

　　不锈钢分选机的水平输送和倾斜输送的调速电动机速率可在0~20cm/s之间调节。

　　用红枣、核桃及栗子3种物料测试发现，若水平输送速度设置过小，会减低分选效率;若水平输送速度过高且物料间距较小时，会出现翻板无法及时回落的问题，原因在于翻板开启利用的是电磁铁吸合作用，开启速度较快，而恢复闭合则是通过弹簧拉动的，恢复速度或力度不够，所以导致系统高速时不能牢靠的分选。试验发现，若选择水平输送速度为中速（约9.2cm/s），倾斜输送带约3.6cm/s时，物料水平输送间距可控制为3d，系统分选机构可以实现牢靠动作。

　　二、不锈钢分选机分选的准确性：

　　在核桃和红枣的图像处理中，为准确分割出物料区域，先利用采集的原始彩色图像中白色板条区域的B分量显明高于物料和其他背景区域的特点，通过检测B分量可清理图像中的白色板条区域，此时图像包含了物料与绿色皮带背景，其后检测色差（R-G）的值可将物料区域从绿色皮带背景中分割出来，末后统计出核桃和红枣区域的面积，据此进行分选;在栗子的图像处理中，利用YCrCb颜色模型中的Cb分量，可以直接提取去壳栗子。

　　结果得出，核桃、红枣及栗子3类农产品分选的准确度分别为91.66、94.79及97.39。核桃与红枣的大小分选有一些误差，其大小判别依据的是图像分割后物料区域面积的大小，在分选前用户可通过操作界面设定阈值，面积大于等于阈值判定为大，面积小于阈值判定为小。

　　综上，农产品不锈钢分选机的性能测试表明，选择适合的分选速度和物料输送密度可使分选具备牢靠性，也有较好的准确性。利用 DM642 较强的运算能力和良好的稳定性构造机器视觉核心是可行的，可以实现图像的实时处理，并能大大减小机器视觉单元的体积与成本，可为基于机器视觉的农产品分选设备的集成化、小型化和少成本提供技术支撑。