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    基于機(jī)器視覺的馬鈴薯智能分級系統(tǒng)

    2014-12-20 02:00:18鄧立苗韓仲志
    食品與機(jī)械 2014年5期
    關(guān)鍵詞:次品馬鈴薯分級

    鄧立苗 韓仲志 徐 艷 熊 凱

    (青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,山東 青島 266109)

    馬鈴薯自動分級是提高馬鈴薯市場競爭力和增值的重要途徑。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)檢測過程中,使用機(jī)器視覺可以排除人為因素干擾,避免人工分級的不確定性,提高生產(chǎn)率和分級精度。目前,國內(nèi)外學(xué)者已在馬鈴薯自動分級方面做了大量的研究工作。Marchant等[1]研制了一種根據(jù)尺寸對馬鈴薯進(jìn)行分級的系統(tǒng),分級速度為40個/s,但精度還不能滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。Deck等[2]按照形狀、尺寸和發(fā)綠程度對馬鈴薯進(jìn)行分類,其結(jié)果優(yōu)于統(tǒng)計分類方法。Tao等[3]研究了基于傅里葉形狀的馬鈴薯形狀分級自動檢測系統(tǒng)。Zhou等[4]開發(fā)了一個基于PC機(jī)的機(jī)器視覺系統(tǒng),該系統(tǒng)針對馬鈴薯的主要分類指標(biāo)進(jìn)行分級,分級速率為50個/s,總的分級準(zhǔn)確率為86.5%。鄭冠楠等[5]根據(jù)外形特性,采用離心率法進(jìn)行馬鈴薯的形狀分級。雖然國外研究者[6,7]在馬鈴薯外觀品質(zhì)分級方面做了大量工作,但研究大多數(shù)集中在理論和方法研究階段,對于實(shí)時分級系統(tǒng)的研究并不多;中國[8]盡管已經(jīng)研制了一些馬鈴薯的分級設(shè)備,但由于分級效率低、性能不穩(wěn)定和適應(yīng)性差等問題,尚不能滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。

    為了實(shí)現(xiàn)馬鈴薯外觀品質(zhì)自動分級,本研究構(gòu)建馬鈴薯智能分級軟硬件平臺,并參照馬鈴薯等級標(biāo)準(zhǔn)[9],提出了馬鈴薯外觀品質(zhì)分級檢測方法和流程,并基于Visual C++集成開發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯智能分級系統(tǒng)。

    1 馬鈴薯智能分級硬件系統(tǒng)

    馬鈴薯智能分級系統(tǒng)是在現(xiàn)有水果機(jī)械式分級系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加計算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)和智能分級控制系統(tǒng)構(gòu)建而成。系統(tǒng)裝置如圖1所示,主要由輸送裝置、計算機(jī)視覺系統(tǒng)、分級執(zhí)行系統(tǒng)、控制電路等部分組成。機(jī)器接通電源后,通過步進(jìn)電機(jī)5帶動傳送帶12運(yùn)動。馬鈴薯7放置在托盤6上隨傳送帶運(yùn)動。每過一個托盤,光電傳感器11發(fā)送一個信號到智能控制器(下位機(jī))3,智能控制器接收到信號即發(fā)送信號到計算機(jī)(上位機(jī))2,上位機(jī)接收到信號,控制工業(yè)攝像頭9進(jìn)行拍照,并將拍攝的圖像發(fā)送給上位機(jī)處理。上位機(jī)對所拍攝的圖像進(jìn)行處理并根據(jù)外觀特征檢測方法進(jìn)行分級,得到分級結(jié)果(是否為次品),并將分級結(jié)果(0或1)發(fā)送給智能控制器。智能控制器接收到分級結(jié)果,若是1(次品)則發(fā)信號給次品區(qū)打果器14,打果器收到信號打翻托盤,馬鈴薯滾入次品收集區(qū)13。當(dāng)馬鈴薯經(jīng)過壓力傳感器10處時,壓力傳感器獲取重量信息并發(fā)送到機(jī)械控制器4,機(jī)械控制器按照重量信息分級,發(fā)送信號到重量等級出口的對應(yīng)等級的打果器,打果器打翻托盤,馬鈴薯則會進(jìn)入相應(yīng)重量等級的分級區(qū)15內(nèi)。

    圖1 分級系統(tǒng)示意圖Figure 1 Diagram of general scheme

    2 系統(tǒng)流程和分級控制方法

    智能分級系統(tǒng)分為4個模塊,分別為拍照控制模塊、圖像采集和預(yù)處理模塊、特征提取和檢測模塊以及分級控制模塊,系統(tǒng)流程見圖2。拍照控制模塊控制拍照時間間隔,保證每個馬鈴薯圖片拍攝1次;圖像采集和預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)馬鈴薯圖像采集和預(yù)處理;特征提取和檢測模塊對形狀、綠皮和缺陷3個分級指標(biāo)進(jìn)行特征提取和量化分級;分級控制模塊根據(jù)分級結(jié)果控制分級執(zhí)行器執(zhí)行分級結(jié)果。

    圖2 系統(tǒng)流程圖Figure 2 Flow diagram

    由于馬鈴薯在傳輸帶上運(yùn)動,分級時必須保證上位機(jī)發(fā)出的分級信號與分級執(zhí)行時間保持一致。由于機(jī)器運(yùn)行速度可調(diào),每個圖片的處理時間也不固定,由上位機(jī)確定發(fā)送分級信號的時間比較困難。為保證每個馬鈴薯圖片只拍攝1次且分級控制不受圖像處理時間的影響,本試驗(yàn)采用計數(shù)的方式來進(jìn)行分級控制。使用光電傳感器作為計數(shù)器,每經(jīng)過1個托盤,計數(shù)器加1(圖3(a)),同時下位機(jī)向上位機(jī)發(fā)送拍照控制信號,上位機(jī)接收信號即控制攝像頭拍攝圖像,然后對所拍攝的圖像進(jìn)行處理和檢測分級,最后將處理結(jié)果(0或1)發(fā)送給下位機(jī)(圖3(b))。下位機(jī)將信號保存在隊列中,構(gòu)成一個控制序列。并以固定的時間間隔(計數(shù)器加1)從隊頭取控制信號,根據(jù)控制信號來執(zhí)行分級動作,若為1,電磁鐵打果器通電,將托盤打翻,馬鈴薯翻滾到相應(yīng)等級的收集區(qū)(圖3(c))。

    圖3 分級控制流程圖Figure 3 Flow chart of grading process

    3 軟件系統(tǒng)

    軟件系統(tǒng)運(yùn)行界面如圖4所示,主界面分為4個區(qū)域:控制按鈕區(qū)、圖像監(jiān)視區(qū)、數(shù)據(jù)顯示區(qū)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)區(qū)??刂瓢粹o區(qū)實(shí)現(xiàn)攝像頭的打開和關(guān)閉、開始檢測和關(guān)閉檢測及數(shù)據(jù)顯示等功能;圖像監(jiān)視區(qū)實(shí)時顯示監(jiān)控畫面和所拍攝的馬鈴薯圖像。數(shù)據(jù)顯示區(qū)分為基本數(shù)據(jù)區(qū)和綜合數(shù)據(jù)區(qū),基本數(shù)據(jù)區(qū)主要顯示馬鈴薯形狀、綠皮和缺陷3個指標(biāo)的檢測數(shù)據(jù),并顯示每個檢測指標(biāo)是否正常。綜合數(shù)據(jù)區(qū)顯示馬鈴薯的長、寬、面積和等級,統(tǒng)計數(shù)據(jù)區(qū)主要顯示檢測到的馬鈴薯總數(shù)和正常馬鈴薯個數(shù)。

    對供試驗(yàn)的350個馬鈴薯運(yùn)行智能分級系統(tǒng),綜合形狀、顏色和缺陷3個方面特征進(jìn)行檢測,只要具有畸形(二次生長)、綠皮、缺陷其中任何一種情形就判定為次品,否則為正常薯塊。根據(jù)這個標(biāo)準(zhǔn)對350個馬鈴薯進(jìn)行測試,誤判個數(shù)為35個,綜合檢測準(zhǔn)確率為90%。

    在Intel酷睿i3 3110M2.5GHz CPU,2GB內(nèi)存硬件條件下進(jìn)行馬鈴薯綜合檢測速度測試,每個馬鈴薯檢測時間約為40ms,每秒可處理約25個馬鈴薯,能夠滿足實(shí)時檢測的需求。

    圖4 軟件運(yùn)行界面Figure 4 GUI of software

    4 討論和結(jié)論

    機(jī)器運(yùn)行時步進(jìn)電機(jī)的強(qiáng)電會對分級控制裝置(單片機(jī))的弱電造成強(qiáng)烈的干擾,本研究采取了將控制裝置增加抗干擾電路、將控制器安裝在封閉的金屬盒之中以及分離電源等措施,基本上消除了干擾,但在生產(chǎn)線調(diào)速過程中偶爾存在著輕微干擾,原因可能是在步進(jìn)電機(jī)變速的瞬間產(chǎn)生了較大磁場干擾了電路,下一步考慮選用可靠性高、抗干擾能力強(qiáng)的PLC控制器[10]。同時,步進(jìn)電機(jī)的強(qiáng)電會對攝像頭造成干擾,影響拍照質(zhì)量,采用將燈箱接地的方式基本消除了干擾。

    本系統(tǒng)是在已有機(jī)械分選機(jī)的基礎(chǔ)上改造而成的,加入智能分級控制系統(tǒng)后,跟原來的機(jī)械控制系統(tǒng)之間會存在不一致性現(xiàn)象。次品馬鈴薯在第一步根據(jù)外觀特征已被揀出,但原有的機(jī)械控制系統(tǒng)仍然按照壓力傳感器采集的重量信息分級,所以分級系統(tǒng)會存在 “空打”的現(xiàn)象,雖然不影響分級結(jié)果,但仍需要改進(jìn)。下一步采取的措施是,若某個馬鈴薯檢測為次品,則將壓力傳感器的信號屏蔽掉,這樣馬鈴薯作為次品檢出后,將不會再按照重量進(jìn)行分級。

    由于馬鈴薯在傳輸過程中相對于托盤上固定不動,安裝在正上方的攝像頭只能獲取馬鈴薯上部圖像,從而影響檢測結(jié)果。研究中嘗試采用在傳送帶兩側(cè)加上鏡子的方式[11],可以同時拍攝馬鈴薯正面和兩個側(cè)面的圖像,這樣在一定程度上擴(kuò)大馬鈴薯表面信息的獲取,但拍攝傳送帶上馬鈴薯底面圖像還是比較困難。如何獲取比較完整的馬鈴薯表面圖像信息,從而提高分級準(zhǔn)確率有待于下一步深入研究。

    為實(shí)現(xiàn)馬鈴薯實(shí)時檢測和分級,本試驗(yàn)構(gòu)建了馬鈴薯智能分級硬件裝置,設(shè)計了一種簡單易行的馬鈴薯智能分級控制方法,提出了基于外觀品質(zhì)檢測方法和流程,并基于Visual C++集成開發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯智能分級系統(tǒng)。結(jié)果表明,本試驗(yàn)所構(gòu)建的馬鈴薯智能分級系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,所提出分級控制方法簡單易行,系統(tǒng)的綜合分級準(zhǔn)確率可達(dá)到90%,能夠滿足實(shí)時檢測的需求。

    1 Marchant J A,Onyango C M,Street M J.High speed sorting of potatoes using computer vision[J].Transaction of the ASAE,1998,41(9):3 528~3 540.

    2 Deck S H,Morrow C T,Heinemann P H,et al.Comparison of a neural network and traditional classifier for machine vision inspection of potatoes[J].Applied Engineering in Agriculture,1995,11(2):319~326.

    3 Tao Y,Morrow C T,Heinemann P H,et al.Fourier-based separation technique for shape grading of potatoes using machine vision[J].Transactions of the ASAE,1995,38(4):949~957.

    4 Zhou L,Chalana V,Kim Y.PC-based machine vision system for real-time computer-aided potato inspection[J].International Journal of Imaging Systems and Technology,1998,9(6):423~433.

    5 鄭冠楠,譚豫之,張俊熊,等.基于計算機(jī)視覺的馬鈴薯自動檢測分級[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2009,40(4):166~168.

    6 郝敏,麻碩士.基于機(jī)器視覺的馬鈴薯單薯質(zhì)量檢測技術(shù)研究[J].農(nóng)機(jī)化研究,2009(9):61~63.

    7 郝敏,麻碩士,郝小冬.基于Zernike矩的馬鈴薯薯形檢測[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(2):347~350.

    8 劉少達(dá),張日紅.我國馬鈴薯分級設(shè)備現(xiàn)狀及亟待解決的技術(shù)問題[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械,2009(12):53~54.

    9 中華人民共和國農(nóng)業(yè)部.NY/T 1066-2006馬鈴薯等級規(guī)格[S].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,2006.

    10 李英輝,曲昀卿,崔成,等.傳送帶PLC控制系統(tǒng)設(shè)計[J].制造業(yè)自動化,2013,35(4):128~129.

    11 周竹,黃懿,李昱.基于機(jī)器視覺的馬鈴薯自動分級方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(7):178~182.

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