对于家庭农场和小型农产品的加工和销售，一些制造商已经推出了基于机器视觉的不锈钢分选机。基于低成本、轻量化、简单化的原则，分拣机采用DSP实现图像采集、图像输出和触发判别，arm实现分拣品种更换和控制信号输出；同时，输送带采用多通道模式，摄像机可一次采集四个通道的农产品图像进行处理分析。在保持农产品颜色、形状、缺陷等主要参数实时分拣的前提下，缩小了分拣系统的体积，降低了系统的成本，有利于基于机器视觉技术的分拣机的推广应用。

　　以DSP为视觉处理核心，arm为控制核心，开发了基于机器视觉的小型农产品不锈钢分选机控制系统和控制方法，可以根据系统图像识别结果控制输送带末端农产品的筛选。同时，用户可以根据需要点击触摸屏更改分拣类型，不需专职人员指导，实现多种农产品的分拣功能，无需更换设备。

　　试验结果表明，该分拣系统在一定的分拣速度下运行可靠，表明将arm与DSP相结合开发小型农产品分拣机是可行的，它可以取代PC机或工控机，实现分拣机的小型化和低成本，其中，基于arm的嵌入式Linux系统具有移植性好、稳定性好、功耗低等特点，具有丰富的应用开发工具和成熟的开发环境，它相当适合作为基于机器视觉的不锈钢分选机控制系统的核心。

　　考虑到DSP强大的计算能力、高度的灵活性和可编程性，图像识别部分在单独的DSP中执行。随着ARM芯片性能的不断提高，DSP、存储器、各种接口控制模块等组件被集成在一起，形成了一个完整的片上系统，后续的研究还可以将图像识别部分集成到arm模块中，节省单独的DSP芯片，进一步降低成本，使系统更加集成化和小型化。