筛选机程序的编写方式取决于具体的应用需求和场景。以下是几种常见的筛选机程序编写方法：
使用专业的光学筛选软件
市场上有许多专门为光学筛选机设计的软件，如TOMRA、Bühler等。这些软件具有强大的图像处理和分析功能，可以实现高精度的物料识别和分类。使用这些软件时，通常需要提供物料的图像样本和筛选标准，然后由软件自动生成筛选程序。
使用通用的图像处理软件
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，可以用于物料的图像采集、分析和分类。通过编写自定义的算法和程序，可以实现光学筛选机的自动化控制和筛选操作。例如，可以使用Python结合OpenCV编写图像处理程序，实现对物料的自动识别和分类。
自主开发编程语言
对于一些高级用户或开发者，可以使用自主开发的编程语言如C++、Python等结合图像处理库进行编程。这种方式需要具备一定的编程能力和图像处理知识，可以实现更加灵活和定制化的功能。例如，可以编写一个基于C++的筛选程序，通过控制传送带、相机和吹出装置来实现自动化筛选。
示例代码
```python
假设有一个列表包含一些数字
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
筛选出偶数
even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]
print（"偶数：", even_numbers） 输出： [2, 4, 6, 8, 10]
筛选出大于5的数字
greater_than_5 = [number for number in numbers if number > 5]
print（"大于5的数字：", greater_than_5） 输出： [6, 7, 8, 9, 10]
```
筛选流程示例
启动后传送带持续送料至圆盘，伺服驱动圆盘匀速转动，物料间隔随机。
对射光眼感应到物料，旋转一定角度使能相机一，相机一拍照并判定物料是否合格，结果传送到PLC。
相机一判定OK后，再旋转一定角度使能相机二，相机二拍照并判定物料是否合格，结果传送到PLC，如果相机一判定物料不合格就无须使能相机二。
两组相机判定后，再旋转一定角度把物料吹出。
这个流程可以通过编写一个控制程序来实现，程序需要控制传送带、相机和吹出装置的协同工作，以实现高效的自动化筛选。
总结
筛选机程序的编写方法有多种，可以根据具体需求和场景选择合适的方法。专业的光学筛选软件适合快速实现高精度筛选，而通用的图像处理软件和自主开发的编程语言则提供了更高的灵活性和定制化能力。无论采用哪种方法，都需要对筛选标准和流程有深入的理解，以确保筛选结果的准确性和效率。