工作原理介绍。
利用高精度线扫机器视觉，在紫菜的流水传送过程中，连续、同时采集紫菜的上表面图
像、下表面图像，与透光图像，紫菜中间层的成像。对图像进行分析，分析其中的异物、孔洞、 外形缺失破损，中间夹杂异物（如贝壳，沙石，金属物）等物理特征。根据各个物理特征的等级要求，在传输线上，对连续运动的紫菜进行分类。实现紫菜质量的自动识别和分拣功能。
识别类型
1. 可以识别紫菜上下表面的异物（如：贝壳、细绳、杂草、虾壳，砂石等与紫菜表面有较明显颜色差异的异物）。
2. 可以识别紫菜上下表面的绿藻。
3. 可以识别紫菜上的孔洞。
4. 可以判别紫菜的外形缺失。
5. 可以识别紫菜上的金属和贝壳及沙石等
识别类型
1. 可以识别紫菜上下表面的异物（如：贝壳、细绳、杂草、虾壳，砂石等与紫菜表面有较明显颜色差异的异物）。
2. 可以识别紫菜上下表面的绿藻。
3. 可以识别紫菜上的孔洞。
4. 可以判别紫菜的外形缺失。
5. 可以识别紫菜上的金属和贝壳及沙石等
识别类型
1. 可以识别紫菜上下表面的异物（如：贝壳、细绳、杂草、虾壳，砂石等与紫菜表面有较明显颜色差异的异物）。
2. 可以识别紫菜上下表面的绿藻。
3. 可以识别紫菜上的孔洞。
4. 可以判别紫菜的外形缺失。
5. 可以识别紫菜上的金属和贝壳及沙石等
