基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的向日葵種子分選系統(tǒng)設(shè)計(jì)

郭麗娟

(中共張家口市委黨校,河北 張家口 075000)

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基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的向日葵種子分選系統(tǒng)設(shè)計(jì)

郭麗娟

(中共張家口市委黨校,河北 張家口 075000)

針對(duì)世界四大主要油料作物之一的向日葵種子的分選問題，結(jié)合近紅外技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，進(jìn)行了根據(jù)向日葵種子內(nèi)部含油率高低不同的自動(dòng)分選系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)。依據(jù)不同含油率種子在近紅外光下的成像特征，將向日葵種子區(qū)分為兩個(gè)級(jí)別。該系統(tǒng)由Labview計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)、紅外光發(fā)生器、圖像采集卡、黑白照相機(jī)、40 W的環(huán)形燈、白色的照相紙及X射線圖像處理工作站組成。運(yùn)用所設(shè)計(jì)樣機(jī)進(jìn)行向日葵種子分選試驗(yàn)，結(jié)果表明：與化學(xué)分析方法相比較，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)含油率分選準(zhǔn)確，從而為滿足不同市場(chǎng)需求的向日葵種子分選提供一種方便、快捷的方法，提高了向日葵種子的市場(chǎng)價(jià)格經(jīng)濟(jì)效益。

向日葵種子；計(jì)算機(jī)視覺；近紅外光譜；含油率

0 引言

近年來，隨著市場(chǎng)要求的不斷嚴(yán)格化和精細(xì)化，農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中一項(xiàng)重要的課題。俗話說“民以食為天，農(nóng)以種為先”。種子質(zhì)量的好壞直接決定了植物的收成[1]。同時(shí)，作為一種農(nóng)產(chǎn)品果實(shí)，種子質(zhì)量決定了種子的后續(xù)加工利用價(jià)值。種子的品質(zhì)檢測(cè)是一種典型的量大、重復(fù)性高的工作。傳統(tǒng)的向日葵種子采收后，經(jīng)過遴選加工，向日葵葵種子的純度和凈度已經(jīng)較高；然而，關(guān)系到種子活力或含油率的種子內(nèi)部質(zhì)量因素(如種仁率、種子飽滿度及含油率等)水平參差不齊，需要進(jìn)一步對(duì)向日葵種子進(jìn)行分選處理，內(nèi)部質(zhì)量一致的種子選入到同一個(gè)級(jí)別，以提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。以往的生產(chǎn)中，使用種子加工車進(jìn)行分級(jí)篩選，通過定制不同網(wǎng)眼規(guī)格的篩片，根據(jù)種子的大小、飽滿度、是否雙粒、是否畸形等，一般可將種子分成3～4級(jí)，分級(jí)篩選后的向日葵種子在外觀、形態(tài)方面的整齊度較高。

作為一種可再生的能源，植物油脂無論是在燃料、食品、飼料蛋白還是工業(yè)原料上都有著足夠重要的地位[2]。植物油脂主要來自于油料作物種子，大豆、油菜、向日葵和棕櫚是世界上最重要的四大油料作物[3]。油料作物種子的含油率從根本上決定了作物的產(chǎn)油率，種子的質(zhì)量與種子形態(tài)特征與生理屬性密切相關(guān)，基于精細(xì)農(nóng)業(yè)和不斷發(fā)展的的市場(chǎng)需求，對(duì)不同含油率的種子進(jìn)行分選有利于種子的分選，提高種子的市場(chǎng)價(jià)值。同時(shí)，對(duì)種子進(jìn)行分級(jí)的一項(xiàng)重要依據(jù)便是種子的外形尺寸及外觀，包括大小和種子飽滿度，與種子的發(fā)芽率有一定的相關(guān)性。作為世界四大油料作物之一的向日葵種子，如果可以根據(jù)其內(nèi)部含油率高低進(jìn)行分選，將更加有利于其作為油料作物的競(jìng)爭(zhēng)力。目前，尚未發(fā)現(xiàn)用于向日葵種子自動(dòng)分選的現(xiàn)代化系統(tǒng)。

近年來，人們開始將機(jī)器視覺技術(shù)(包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等)運(yùn)用于種子外觀及內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)，取得了一定的成果。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是指通過圖像傳感器獲得目標(biāo)對(duì)象的圖像，對(duì)所獲取的運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)(包括預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、輪廓線構(gòu)成、對(duì)象建模等技術(shù)等)進(jìn)行分析、總結(jié)和特征提取，從而完成與相關(guān)視覺任務(wù)的一種技術(shù)。目前，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)已經(jīng)取得了一定的成績(jī)，主要集中在外部幾何特征、顏色特征及是否發(fā)生霉變等方面[4]?；谟?jì)算機(jī)視覺技術(shù)前端圖像采集部分本身的技術(shù)特征，一般在可見光下進(jìn)行圖像采集，對(duì)于農(nóng)作物內(nèi)部質(zhì)量的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用目前還比較少，可以嘗試將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與近紅外光譜結(jié)合，運(yùn)用于根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部質(zhì)量的自動(dòng)分級(jí)。

人類將近紅外光譜技術(shù)運(yùn)用于谷物成分的含量分析，迄今已有50年余的歷史。該技術(shù)具有無損、處理量大、操作簡(jiǎn)單、客觀而準(zhǔn)確、無污染且快速等優(yōu)點(diǎn)，在國(guó)內(nèi)外均得到了廣泛的推廣應(yīng)用。近紅外技術(shù)的原理在于利用物質(zhì)中OH、CH和NH等基團(tuán)在近紅外區(qū)光波范圍(800～2500nm)之間的倍頻和合頻吸收，尋找吸收光譜和物質(zhì)含量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，檢測(cè)物質(zhì)中如碳水化合物、蛋白質(zhì)、水分和脂類等成分含量[5]。近年來，隨著化學(xué)分析方法和計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的發(fā)展，近紅外技術(shù)運(yùn)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)正在迅速普及起來。

油脂成分含有豐富的羥基基團(tuán)，羥基基團(tuán)在近紅外區(qū)的一級(jí)倍頻和二級(jí)倍頻區(qū)有較強(qiáng)的吸收。向日葵種子表面不均勻，含有多種有機(jī)大分子，適合于應(yīng)用近紅外反射技術(shù)檢測(cè)[6]。

因此，本設(shè)計(jì)針對(duì)四大油料作物之一的向日葵種子，設(shè)計(jì)了基于近紅外光范圍內(nèi)圖像采集的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的自動(dòng)分選系統(tǒng)，進(jìn)行了樣機(jī)組裝，并進(jìn)行了試驗(yàn)[1]。

1 設(shè)計(jì)原理及機(jī)構(gòu)

1.1 設(shè)計(jì)原理

本文的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)自動(dòng)分級(jí)向日葵種子系統(tǒng)采用LabVIEW軟件設(shè)計(jì)，極大地縮短了設(shè)計(jì)的時(shí)間。以往的絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)都以可見光為背景光源采集圖像，通過綜合處理分析種子的外部特征對(duì)目標(biāo)物的外部顏色、大小、性狀及是否霉變等進(jìn)行機(jī)器識(shí)別，而利用其他波段的光源檢測(cè)產(chǎn)品內(nèi)部質(zhì)量、進(jìn)行產(chǎn)品分級(jí)的運(yùn)用較少涉及。因此，運(yùn)用不同波段圖像分析產(chǎn)品品質(zhì)，將成為以后農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)的一個(gè)重要方向。據(jù)此，本文運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)，綜合考慮了形態(tài)特征及內(nèi)部質(zhì)量，可以準(zhǔn)確地識(shí)別向日葵種子的內(nèi)部品質(zhì)，主要指含油率。同時(shí)，結(jié)合三自由度并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)用氣吸方式對(duì)向日葵種子進(jìn)行分揀。試驗(yàn)結(jié)果表明：該系統(tǒng)可將向日葵種子準(zhǔn)確地區(qū)分為兩種含油率級(jí)別。

1.2 軟硬件裝置設(shè)計(jì)

軟硬件裝置包括計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別系統(tǒng)、紅外光發(fā)生器、圖像采集卡、黑白相機(jī)機(jī)、40 W的環(huán)形燈、白色的照相紙、X射線圖像處理工作站、向日葵種子吹送系統(tǒng)和二自由度機(jī)器人。在向日葵種子吹送中，風(fēng)機(jī)裝置可以一定的速度將向日葵種子成單層排列地向前吹送，并使其在圖像采集部位翻轉(zhuǎn)，確保向日葵種子的整個(gè)表面接受到檢測(cè)，獲取足夠多的圖像信息供后續(xù)分析。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)通過對(duì)向日葵種子近紅外光譜成像特征分析及特征數(shù)據(jù)提取，建立了向日葵種子分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；智能視覺識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)任意一個(gè)向日葵種子等級(jí)進(jìn)行判定，并通過識(shí)別系統(tǒng)中的控制模塊，向分級(jí)系統(tǒng)傳送一定的指令，使二自由度并聯(lián)機(jī)器人用氣吸方式，完成向日葵種子的分選工作。

通過近紅外光光發(fā)射器、黑白相機(jī)、圖像采集卡對(duì)向日葵種子表面紅外吸收光譜特征參數(shù)進(jìn)行提取，利用圖像預(yù)處理將單個(gè)種子分割出來，通過圖像分割，將-OH近紅外吸收光譜特征提取出來，將特征吸收與含油率建立相關(guān)性分析，并建立分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將向日葵種子分為兩級(jí)。

1.3 材料和方法

2014年10月分別于甘肅省、寧夏、云南三地向日葵種植基地采收向日葵種子各50kg，進(jìn)行晾曬除雜，運(yùn)送至實(shí)驗(yàn)室于通風(fēng)干燥條件下保存。

1.4 試驗(yàn)方法

1.4.1 圖像獲取方法

將采自不同地區(qū)的試驗(yàn)樣品置于風(fēng)機(jī)中，單層吹過圖像采集界面，在紅外光輻射器(900～2000nm)的波長(zhǎng)范圍由黑白相機(jī)、圖像采集卡獲取圖像，傳輸給Labview信息處理平臺(tái)。

1.4.2 圖像分割

利用系統(tǒng)軟件對(duì)圖像進(jìn)行圖像分割等一系列的預(yù)處理，通過LWT算法特征提取獲得不同含油率種子的圖像特征，將特征明顯不同的種子利用二自由度機(jī)器人進(jìn)行分選。

黑白相機(jī)和圖像采集卡得到一個(gè)灰度圖；X-射線圖像通過小波域特性轉(zhuǎn)換成一個(gè)低頻，在水平、垂直和對(duì)角3個(gè)方向上均有高頻的圖像。低頻圖像一般能夠顯示目標(biāo)物一般的外部特征，摒除大部分噪音干擾，高頻圖像往往表示噪音和不連續(xù)點(diǎn)。

具體處理步驟包括：①通過光波技術(shù)提取低頻圖像，該低頻圖像反應(yīng)的向日葵種子的基本形態(tài)特征和生理屬性；②通過直方圖均衡化加強(qiáng)圖像，以區(qū)分含油率的高低；③通過Canny算法提取向日葵種子的邊緣數(shù)據(jù)。

1.4.3 圖像特征提取

LABview系統(tǒng)運(yùn)用LWT算法對(duì)大量向日葵種子紅外圖像特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得到特征數(shù)據(jù)，根據(jù)特征數(shù)值的不同將向日葵種子分為兩個(gè)級(jí)別，并傳輸指令，將兩種級(jí)別的向日葵進(jìn)行分選；對(duì)分選出來的向日葵種子用化學(xué)方法檢測(cè)其含油率，以驗(yàn)證本設(shè)計(jì)的有效性。

2 結(jié)果與分析

對(duì)由計(jì)算機(jī)視覺紅外分選系統(tǒng)分選出的3個(gè)產(chǎn)地、兩種級(jí)別的向日葵種子隨機(jī)抽取9顆，運(yùn)用化學(xué)分析方法進(jìn)行含油率檢測(cè)。

將干燥的種子進(jìn)行脫殼、研碎、提取等樣品前處理，然后使用常規(guī)方法檢測(cè)、稱量，并計(jì)算向日葵種子的油含量，結(jié)果如表1～表3所示，數(shù)據(jù)分析如表4所示。

表1 運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺分選甘肅向日葵種子的含油率化學(xué)檢測(cè)結(jié)果

表2 運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺分選云南向日葵種子的含油率化學(xué)檢測(cè)結(jié)果

表3 運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺分選寧夏向日葵種子的含油率化學(xué)檢測(cè)結(jié)果

表4 數(shù)據(jù)分析

由檢測(cè)結(jié)果可以看出：本系統(tǒng)的分選操作成功地根據(jù)向日葵種子的含油率將其區(qū)分為兩個(gè)級(jí)別。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果：1級(jí)向日葵種子含油率平均值比2級(jí)向日葵種子含油率平均值高，兩組數(shù)據(jù)結(jié)果有顯著性差異。

3 結(jié)論

設(shè)計(jì)了基于近紅外光條件下的計(jì)箅機(jī)視覺分選系統(tǒng)，組裝了軟、硬件設(shè)備樣機(jī)，并進(jìn)行一系列實(shí)驗(yàn)室分選操作，對(duì)分選結(jié)果進(jìn)行化學(xué)分析方法驗(yàn)證。結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)的基于近紅外技術(shù)的機(jī)器視覺的向日葵種子含油率自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)可以準(zhǔn)確地提取不同含油率向日葵種子在近紅外光波范圍內(nèi)圖像的特征數(shù)據(jù)，并據(jù)此成功地進(jìn)行分級(jí)分選動(dòng)作，通過化學(xué)分析驗(yàn)證了該分選系統(tǒng)準(zhǔn)確、可靠。

[1] 李瑾,李守勇,秦向陽,等.種子質(zhì)量檢測(cè)問題研究—基于北京市種業(yè)協(xié)調(diào)員工作站的調(diào)研[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2009(9):2297-2300.

[2] 蔡衛(wèi)國(guó),李偉,荀一.種子精選分級(jí)裝置自動(dòng)控制方法研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2005(8):90-92.

[3] 李培江,米瑤,余竟,等.美國(guó)引進(jìn)向日葵種子含油量和脂肪酸組成比較分析[J].中國(guó)油脂,2015(11):104-106.

[4] 焦文興,潘天麗,李月娥.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 陜西農(nóng)業(yè)科學(xué),2003(5):29-33.

[5] 張曉芳,俞信,閻吉祥,等.近紅外反射技術(shù)開放式檢測(cè)棉籽中水分和油含量的研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2007(3):473-476.

[6] 黃喬松,于肇賢,李靜,等.含油巖心顯微紅外光譜成像方法的研究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2009(2):451-454.Abstract ID:1003-188X(2017)04-0234-EA

內(nèi)容更正

由于作者本人的疏忽，導(dǎo)致投稿時(shí)論文有些錯(cuò)誤。文章發(fā)表于2016年第11期，名稱為《玉米秸稈還田機(jī)的設(shè)計(jì)與參數(shù)研究》，作者為薄鴻明、林靜。修改內(nèi)容如下：

4 工作部件的有限元分析

4.1 基于ANSYS刀具的有限元分析

刀具的性能直接影響機(jī)具的性能與壽命。通過Solid Works建立刀具實(shí)體模型后導(dǎo)入ANSYS進(jìn)行有限元分析。對(duì)刀具圓孔處施加固定約束并在刀身單側(cè)刃上施加切割秸稈時(shí)所需最大的橫向載荷并進(jìn)行求解運(yùn)算[11]，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知：刀與刀軸的連接處所受的剪切載荷最大為64.63MPa，其他部位所受剪切載荷均遠(yuǎn)小于材料的剪切許應(yīng)力560MPa。因?yàn)榈毒咴诠ぷ髦谢静皇芷渌较虻牧Γ栽摬馁|(zhì)刀具有足夠的穩(wěn)定性和強(qiáng)度。此外，在實(shí)際工作中可根據(jù)有限元計(jì)算確定的危險(xiǎn)部位，定期進(jìn)行檢查，確保沒有裂紋產(chǎn)生。

圖5 刀具有限元分析結(jié)果

參考文獻(xiàn)：

[1] 張儒.多功能秸稈還田機(jī)設(shè)計(jì)及其秸稈深施裝置性能的實(shí)驗(yàn)研究[D].哈爾濱:東北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2016.

Design of Sunflower Seed Sorting System Based on Computer Vision Technology

Guo Lijuan

(Zhangjiakou Municipal Committee Party School of CPC, Zhangjiakou 075000,China)

As one of the four major oil crops in the world，A separation system for sunflower seed is designed based on computer vision technology combined with near infrared technology . This design consists of a computer vision system, an infrared generator, an image acquisition card, an black and white camera, 40 W ring light, white photographic paper , a X - ray image processing workstation, an Air supply system and a 2-DOF robot.The sunflower seeds with different oil content have some Characteristic difference in its image under near infrared light and this design can separates the seed based on the difference.The separation is verifies through chemical analysis method and The results showed that the separation made by the system design is accurate and effective.Based on precision agriculture,this sunflower seed separation system provide a convenient and efficient method to improve sunflower seed market prices and the efficiency.

sunflower seeds; computer vision; near-infrared spectroscopy; oil content

2007-05-02

河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(201502044)

郭麗娟(1981-),女，河北張北人，講師,(E-mail)guolijuan051201@163.com。

S126；TP391.41

A

1003-188X(2017)04-0234-03