基于機(jī)器視覺的雙孢蘑菇在線自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

王風(fēng)云，封文杰，鄭紀(jì)業(yè)，孫家波，牛魯燕，陳振學(xué)，張學(xué)濤，王 磊※

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基于機(jī)器視覺的雙孢蘑菇在線自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

王風(fēng)云1，封文杰1，鄭紀(jì)業(yè)1，孫家波1，牛魯燕1，陳振學(xué)2，張學(xué)濤2，王 磊1※

（1. 山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所，濟(jì)南 250100； 2. 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院，濟(jì)南 250061）

針對(duì)雙孢蘑菇工廠化生產(chǎn)中人工分級(jí)勞動(dòng)量大、生產(chǎn)效率低、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，該文研究設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺的雙孢蘑菇精選分級(jí)系統(tǒng)，提出基于分水嶺、Canny算子、閉運(yùn)算等處理的雙孢蘑菇圖像大小分級(jí)算法，設(shè)計(jì)了基于傳送速度、距離、觸發(fā)時(shí)間與算法處理時(shí)間的精確控制策略，開發(fā)了基于OpenCV 2.4.10 和visual studio 2010的系統(tǒng)分析與控制軟件，在最大限度減少破損情況下，實(shí)現(xiàn)雙孢蘑菇實(shí)時(shí)在線精選分級(jí)?；谘邪l(fā)的雙孢蘑菇自動(dòng)精選分級(jí)系統(tǒng)樣機(jī)，對(duì)新鮮雙孢蘑菇進(jìn)行了分級(jí)性能及分級(jí)效果的測(cè)試。試驗(yàn)結(jié)果表明，在輸送速度12.7 m/min、相機(jī)行頻1 900 Hz下，自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)的平均分級(jí)速度是102.41個(gè)/min、平均準(zhǔn)確率97.42%、破損率0.05%、漏檢率0.96%，相對(duì)于人工分級(jí)效率提高38.86%，準(zhǔn)確率提高6.84%，破損率降低0.13%，可以連續(xù)穩(wěn)定工作。對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間分級(jí)，由于人容易疲勞，自動(dòng)分級(jí)的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

圖像處理；菌；算法；雙孢蘑菇；自動(dòng)分級(jí)

0 引 言

分揀次品或不合格產(chǎn)品是工業(yè)化生產(chǎn)流水線的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，由于工業(yè)產(chǎn)品的規(guī)則性、一致性，其產(chǎn)品分級(jí)或不合格產(chǎn)品的分揀比較容易[1-2]。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品，品種繁多、數(shù)量龐大，同一種農(nóng)產(chǎn)品由于生長(zhǎng)環(huán)境、營(yíng)養(yǎng)等因素，也會(huì)導(dǎo)致個(gè)體差異非常大，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)精選分級(jí)成為鮮食農(nóng)產(chǎn)品的一大難題[3-6]。

雙孢蘑菇由于含有多種氨基酸、核苷酸、維生素B1、維生素B2、維生素C、維生素PP、維生素D原等，特別是它含有的酪氨酶、多糖的醌類化合物具有明顯的降低血壓、抑制腫瘤細(xì)胞活性的作用，從而備受人們喜愛[7]。從菌蓋直徑達(dá)2 cm開始，直到將近成熟、菌幕破裂前均適于采收，用于罐頭制品的菇體為較小的幼菇，以直徑2～3.5 cm為宜，供人們食用的蘑菇由于其大小不同而價(jià)格不同?；趦?chǔ)藏與人們的食用需求，需要對(duì)雙孢蘑菇根據(jù)直徑大小精選分級(jí)[8]。由于鮮雙孢蘑菇的易損、不規(guī)則性，目前雙孢蘑菇工廠化生產(chǎn)中的分級(jí)主要是依靠人工進(jìn)行，是雙孢蘑菇工廠化生產(chǎn)中勞動(dòng)力成本最大的一個(gè)環(huán)節(jié)，存在人工分級(jí)勞動(dòng)量大、生產(chǎn)效率低、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，嚴(yán)重制約著雙孢蘑菇產(chǎn)后加工的發(fā)展。

近年來，隨著智能控制和機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)方法研究[9-12]，并研究設(shè)計(jì)了一些智能分級(jí)系統(tǒng)[13-15]。在蘑菇圖像分析方面，Tillett等[16]通過圖像算法識(shí)別蘑菇基床上單個(gè)蘑菇的尺寸和位置，基于蘑菇形狀知識(shí)庫(kù)來提取蘑菇灰度圖像的輪廓。Vooren等[17]利用圖像分析方法通過蘑菇圖像的面積、偏心率、菇面形狀系數(shù)和菇柄形狀系統(tǒng)來識(shí)別蘑菇品種，試驗(yàn)識(shí)別率達(dá)到了80%。V??zhányó等[18]利用簡(jiǎn)單的聚類分析對(duì)蘑菇衰老、損壞以及細(xì)菌感染導(dǎo)致的顏色變化來識(shí)別患病蘑菇。Van等[19]對(duì)蘑菇柄部進(jìn)行圖像分析，利用菇柄灰度值來判斷蘑菇的生長(zhǎng)發(fā)育階段。在蘑菇分級(jí)系統(tǒng)方面，Chen等[20]設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺技術(shù)的香菇大小分級(jí)及異色香菇、破損香菇的識(shí)別和剔除系統(tǒng)，分級(jí)時(shí)間長(zhǎng)，效率低。葛亮[21]設(shè)計(jì)了香菇實(shí)時(shí)分級(jí)生產(chǎn)線，對(duì)干蘑菇進(jìn)行了試驗(yàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。

綜上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的精選分級(jí)進(jìn)行了大量的研究，有學(xué)者對(duì)香菇的分級(jí)進(jìn)行了研究，分級(jí)時(shí)間長(zhǎng)，效率低，在對(duì)新鮮雙孢蘑菇的精選分級(jí)方面沒有相關(guān)研究。本文利用機(jī)械電子、機(jī)器視覺、智能控制等技術(shù)，研究設(shè)計(jì)一套雙孢蘑菇自動(dòng)精選分級(jí)系統(tǒng)，提出基于分水嶺、Canny算子、閉運(yùn)算等處理的雙孢蘑菇圖像大小分級(jí)算法，設(shè)計(jì)了基于傳送速度、距離、觸發(fā)時(shí)間與算法處理時(shí)間的精確控制策略，開發(fā)了基于OpenCV 2.4.10 和visual studio 2010的系統(tǒng)分析與控制軟件，在最大限度減少破損情況下，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)自動(dòng)精選分級(jí)?；谘邪l(fā)的雙孢蘑菇自動(dòng)精選分級(jí)系統(tǒng)樣機(jī)，對(duì)新鮮雙孢蘑菇進(jìn)行了分級(jí)性能及效果的測(cè)試。

1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 整機(jī)結(jié)構(gòu)及參數(shù)

雙孢蘑菇自動(dòng)精選分級(jí)系統(tǒng)硬件主要由輸送機(jī)構(gòu)、圖像采集系統(tǒng)、控制部分和執(zhí)行機(jī)構(gòu)4部分組成。其中輸送機(jī)構(gòu)由機(jī)架、輸送帶、電機(jī)和變頻器等組成，圖像采集系統(tǒng)由觸發(fā)器、光源、工業(yè)相機(jī)、光源控制器以及圖像采集卡組成，控制部分由繼電器啟動(dòng)裝置、電磁閥和工控機(jī)組成，執(zhí)行機(jī)構(gòu)由空氣壓縮機(jī)、二聯(lián)件、接頭、消聲器、氣缸以及氣路等組成。整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中1、2、21和22組成了輸送機(jī)構(gòu)的主體，3～16和23～28組成了執(zhí)行機(jī)構(gòu)的主體，17～20組成了圖像采集系統(tǒng)的主體。

1. 固定支架 2. 傳送帶 3. 第二側(cè)板 4. 第二執(zhí)行機(jī)構(gòu) 5. 第四導(dǎo)向桿6. 第二滑塊 7. 第二連接件 8. 第二撥動(dòng)片 9. 第二擋板 10. 第一側(cè)板 11. 第一級(jí)執(zhí)行機(jī)構(gòu) 12. 第三導(dǎo)向桿 13. 第一滑塊 14. 第一連接件 15. 第一撥動(dòng)片 16. 第一擋板 17. 光電傳感器 18. 光源 19. 工業(yè)相機(jī) 20. 圖像采集支架 21. 第二導(dǎo)向板 22. 第一導(dǎo)向板 23. 第一副擋板 24. 第一副出料板 25. 第一副側(cè)板 26. 第二副擋板 27. 第二副出料板 28. 第二副側(cè)板

1.2 輸送機(jī)構(gòu)

輸送機(jī)構(gòu)包括輸送帶、托輥、驅(qū)動(dòng)裝置、拉緊裝置、清掃器和機(jī)架。輸送帶為聚氨酯材料，周長(zhǎng)3 200 mm，寬200 mm，厚1.8 mm，托輥直徑80 mm。驅(qū)動(dòng)裝置為德力電機(jī)，0.18 kW減速電機(jī)，使用施耐德ATV12H037M2變頻器調(diào)速，0.1～30 m/min可調(diào)，設(shè)計(jì)有急停按鈕。

1.3 圖像采集系統(tǒng)

選用MV-LC2K40高速線陣相機(jī)（分辨率2048í1），AFT-LCL50鏡頭（焦距50 mm），光電傳感器，AFT-LL86232W線性光源，AFT-ALP24150-01光源控制器，LIC-2KB02圖像采集卡和F口近攝接圈組成圖像采集系統(tǒng)，對(duì)連續(xù)運(yùn)動(dòng)的雙孢蘑菇進(jìn)行持續(xù)地圖像采集。

1.4 控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)由工控機(jī)MV-VS810、基于USB總線的USB-4761繼電器啟動(dòng)裝置和4V220-06五口兩位電磁閥組成。USB-4761繼電器啟動(dòng)裝置配有LED指示燈，顯示繼電器的開/關(guān)狀態(tài)，電磁閥的最高頻率可達(dá)5次/s。

1.5 執(zhí)行機(jī)構(gòu)

執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括完全相同的2套裝置，由OLF-2524/7空氣壓縮機(jī)、GFC200-08二聯(lián)件、BSLM01消聲器、RMTL10X200A氣缸、接頭、氣路、擋板、撥動(dòng)片等組成。

1.6 系統(tǒng)工作流程

雙孢蘑菇精選分級(jí)系統(tǒng)工作流程如圖2所示。系統(tǒng)工作時(shí)，調(diào)整光源控制器，使圖像清晰穩(wěn)定，給空氣壓縮機(jī)送電，加壓至額定值0.3 MPa。啟動(dòng)傳送帶電機(jī)，調(diào)整傳送帶速度，人工上料，雙孢蘑菇等間距單排單列依次進(jìn)入傳送帶的導(dǎo)向板，并跟隨傳送帶運(yùn)動(dòng)，當(dāng)其進(jìn)入線陣相機(jī)的圖像采集區(qū)域時(shí)，光電觸發(fā)器產(chǎn)生觸發(fā)脈沖，觸發(fā)工業(yè)相機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)的蘑菇進(jìn)行拍攝，工控機(jī)通過圖像采集卡采集圖像信息，并對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，將分級(jí)結(jié)果變成指令信息輸送給相應(yīng)的繼電器啟動(dòng)裝置，通過控制電磁閥的開閉來控制氣缸，帶動(dòng)相應(yīng)的撥動(dòng)片將蘑菇送至相應(yīng)的容器內(nèi)，完成在線自動(dòng)分級(jí)。

圖2 系統(tǒng)工作流程

1.7 系統(tǒng)工作參數(shù)

工控機(jī)處理器3.40 GHz，內(nèi)存4.00 GB，win7操作系統(tǒng)；輸送機(jī)構(gòu)工作電壓220 V AC，功率0.18 kW，運(yùn)動(dòng)速度0.1～30 m/min，運(yùn)動(dòng)范圍3 200 mm，運(yùn)動(dòng)寬度200 mm，中心最大負(fù)載3 kg，分級(jí)產(chǎn)品直徑最大10 cm；圖像采集系統(tǒng)工作電壓12 V DC，工作功率<6 W，行頻1 000～2 000 Hz；執(zhí)行機(jī)構(gòu)工作電壓220 V，額定大氣壓力0.3 MPa，電磁閥最高頻率5次/s。

2 圖像處理

系統(tǒng)根據(jù)雙孢蘑菇行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[22]，選用雙孢蘑菇菌蓋直徑作為精選分級(jí)的特征參數(shù)，分為“大、中、小”3級(jí)[23]。在進(jìn)行圖像分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)圖像陰影的存在和雙孢蘑菇柄部是影響測(cè)量最大直徑的重要因素，為此先結(jié)合全局閾值分割法與尋找最大熵閾值分割法進(jìn)行第1次分水嶺算法去除陰影部分[24]，然后使用Canny算子、閉運(yùn)算等進(jìn)行第2次分水嶺方法去除柄部干擾，最后采用最小外接矩形法求得雙孢蘑菇菌蓋的直徑。

2.1 基本全局閾值法獲取閾值T1

在進(jìn)行基本全局閾值法之前，先對(duì)采集到的原始圖像image進(jìn)行感興趣區(qū)域提取，去除無關(guān)干擾元素后，得到ROI_image，再使用基本全局閾值法進(jìn)行分割[25]，方法如下：

（1）為全局閾值選擇一個(gè)初始估計(jì)值（圖像的平均灰度）。

（2）用分割圖像。產(chǎn)生2組像素：1由灰度值大于的像素組成，2由小于等于的像素組成。

（3）計(jì)算1和2像素的平均灰度值1和2；

（5）重復(fù)步驟（2）和（4），直到連續(xù)迭代中的值間的差為0。

最后得到的就是需要的閾值1。對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理首先需要將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，然后對(duì)灰度值大于閾值1的像素點(diǎn)賦值255，表現(xiàn)為白色，對(duì)灰度值小于1的像素點(diǎn)賦值為0，表現(xiàn)為黑色。這樣整幅圖像就轉(zhuǎn)換為了灰度值只有0和255的二值圖像，表現(xiàn)為非黑即白，得到圖像image1。

2.2 最大熵法獲取閾值T2

所謂“熵”，就是指隨機(jī)變量的不確定性，熵最大的時(shí)候也就是隨機(jī)變量最隨機(jī)最不確定的情況。最大熵原理就是在已知某些確定的信息的前提下，對(duì)未知的信息不做任何的假設(shè)保持其最隨機(jī)最不確定的狀態(tài)是最合理的推斷[26]。在一幅圖像中，在前景與背景交界處信息量最大，也就是熵最大。這里使用KSW熵算法尋找使熵最大的閾值[27]。

設(shè)分割閾值為,圖像有個(gè)灰度級(jí)，有

則這2個(gè)概率密度相關(guān)的熵()和()分別為：

定義熵函數(shù)為：

當(dāng)熵函數(shù)()取得最大值時(shí)，對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)就是所求的最佳閾值2。在進(jìn)行二值化處理前先將待處理圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，然后對(duì)灰度值大于閾值2的像素點(diǎn)賦值128，表現(xiàn)為灰色，對(duì)灰度值小于閾值2的像素點(diǎn)賦值為0，表現(xiàn)為黑色，得到圖像image2。

2.3 第1次分水嶺法

以image1的前景作為標(biāo)記圖像marker1的前景，標(biāo)記為灰度值為255的白色；以image2的背景作為marker1的背景，標(biāo)記為灰度值為128的灰色；其他像素點(diǎn)標(biāo)記為灰度值為0的黑色。設(shè)置marker1為分水嶺的標(biāo)記圖像，標(biāo)記出確定的前景區(qū)域，確定的背景區(qū)域和不確定區(qū)域，然后使用分水嶺算法結(jié)合已知的前景與背景特征對(duì)圖像進(jìn)行處理，得到第1次分水嶺結(jié)果圖watershed1。

2.4 輪廓提取

Canny算子是一種用于進(jìn)行邊緣檢測(cè)的算子[28]，高低閾值分別使用前面獲得的閾值1和2。在低閾值邊緣分布圖上只保留具有連接路徑的邊緣點(diǎn)，同時(shí)把那些邊緣點(diǎn)連接到屬于高閾值邊緣分布圖的邊緣上[6]，獲得第1輪廓圖contours1，這就使得高閾值分布圖上的所有邊緣點(diǎn)都被保留下來而低閾值分布圖上邊緣點(diǎn)的孤立鏈全部被移除。

2.5 或運(yùn)算和閉運(yùn)算

將watershed1的前景（即雙孢蘑菇部分）轉(zhuǎn)換為黑色（灰度值為0），背景轉(zhuǎn)換為白色（灰度值為255）；將contours1的前景（由Canny算子獲得的雙孢蘑菇輪廓）設(shè)置為白色（灰度值為255），背景設(shè)置為黑色（灰度值為0），這2個(gè)圖像進(jìn)行邏輯或運(yùn)算，若一個(gè)為1，則為1，只有同為0才為0，得到result1圖像，這樣有效去掉contours1中非雙孢蘑菇的邊緣，同時(shí)只保留了雙孢蘑菇內(nèi)部（比如雙孢蘑菇與柄的連接部分）邊緣。再對(duì)result1圖像進(jìn)行閉運(yùn)算（先膨脹后腐蝕），多次試驗(yàn)表明進(jìn)行8次閉運(yùn)算處理結(jié)果較好。閉運(yùn)算后得到這一步的處理結(jié)果圖image_closed。

2.6 第2次分水嶺

將image_closed中的雙孢蘑菇部分作為標(biāo)記圖像marker2的前景，標(biāo)記為灰度值為255的白色；以watershed1的背景作為標(biāo)記圖像marker2的背景，標(biāo)記為灰度值為128的灰色，其他像素點(diǎn)標(biāo)記為灰色，得到標(biāo)記圖像marker2，作為第2次分水嶺的標(biāo)記圖像進(jìn)行處理，得到第2次分水嶺結(jié)果圖watershed2。

2.7 最小外接矩形

對(duì)watershed2進(jìn)行輪廓提取，并進(jìn)行過大和過小輪廓的剔除[29]，獲得第2輪廓圖contours2，對(duì)圖像先使用格雷厄姆法求解目標(biāo)圖像的凸殼，再使用等間隔旋轉(zhuǎn)搜索的方法，求解面積最小外接矩形[30]，獲得結(jié)果圖result2，具體實(shí)現(xiàn)如下：

（1）先找到目標(biāo)輪廓的一個(gè)外接矩形1，并計(jì)算它的面積1，令MIN=1，MIN=1，設(shè)置此時(shí)的位置角度==0；

（2）將目標(biāo)輪廓順時(shí)針旋轉(zhuǎn)一個(gè)角度（視精確度而定），再尋找它的一個(gè)外接矩形2，計(jì)算其面積2，設(shè)置此時(shí)的位置角度=+；

（3）比較MIN與2的大小，若2MIN，則令MIN2,=，MIN=2；

最小外接矩形的2條鄰邊中較長(zhǎng)的那條邊即為要求的雙孢蘑菇菌蓋最大直徑。由于菌蓋是圓形對(duì)稱的，雖然不同菇柄長(zhǎng)度會(huì)導(dǎo)致雙孢蘑菇傾斜程度不同，其投影圖像最小外接矩形的短邊會(huì)減小，但長(zhǎng)邊無變化，不會(huì)影響菌蓋最大直徑。

2.8 圖像標(biāo)定

由于提取特征值后得到的直徑值是像素坐標(biāo)下的值，需要對(duì)像素坐標(biāo)和實(shí)際坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。具體方法為：用水平放置的刻度尺作為參考，在刻度尺的兩處做好標(biāo)記，記錄2標(biāo)記點(diǎn)間的實(shí)際坐標(biāo)差；然后多次檢測(cè)2標(biāo)記點(diǎn)間的像素坐標(biāo)差，利用公式（7）求得像素坐標(biāo)和實(shí)際坐標(biāo)間的比例：

其中為單位長(zhǎng)度內(nèi)的像素?cái)?shù)，1表示左標(biāo)記點(diǎn)的像素坐標(biāo)，2表示右標(biāo)記點(diǎn)的像素坐標(biāo)，表示刻度尺上2個(gè)標(biāo)記點(diǎn)間的實(shí)際距離。利用已獲得的像素坐標(biāo)下的直徑值除以即可得到雙孢蘑菇的實(shí)際直徑值。

圖像處理算法流程如圖3。

圖3 算法流程

3 系統(tǒng)控制原理與控制策略

當(dāng)傳感器檢測(cè)到蘑菇到來時(shí)，立即觸發(fā)工業(yè)相機(jī)進(jìn)行行掃描，工控機(jī)獲得圖像進(jìn)行算法處理，得出蘑菇的分級(jí)結(jié)論，通過相應(yīng)的時(shí)間延遲后，對(duì)應(yīng)的電磁閥動(dòng)作，將蘑菇送至相應(yīng)容器。

傳送帶的速度決定著線陣相機(jī)的行頻和執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作的準(zhǔn)確性。線陣相機(jī)要掃描到清晰的圖片，需要相機(jī)行頻和蘑菇運(yùn)動(dòng)速度匹配，蘑菇運(yùn)動(dòng)速度越快，需要行頻越大，執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作就越頻繁。

在設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)應(yīng)于蘑菇量最大的級(jí)別設(shè)置為容器3（離光電觸發(fā)器最遠(yuǎn)的容器），這樣電磁閥都不動(dòng)作，直接通過傳送帶送至容器，對(duì)應(yīng)于蘑菇量第二大的級(jí)別設(shè)置為容器2（離光電觸發(fā)器較遠(yuǎn)的容器），給予較長(zhǎng)的延遲時(shí)間，對(duì)應(yīng)于蘑菇量最小的級(jí)別設(shè)置為容器1（離光電觸發(fā)器最近的容器），這樣離觸發(fā)器比較近的電磁閥動(dòng)作頻率最少，使得執(zhí)行機(jī)構(gòu)的執(zhí)行效率達(dá)到最優(yōu)。

傳送帶速度與行頻有對(duì)應(yīng)關(guān)系，若速度發(fā)生變化，而不改變行頻，則圖像便會(huì)扭曲，試驗(yàn)中測(cè)定的速度與行頻對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1。

表1 速度與行頻對(duì)應(yīng)關(guān)系

電磁閥由工控機(jī)基于USB總線直接控制，使用8路繼電器輸出模塊USB-4761，每個(gè)繼電器都帶有1個(gè)顯示其開/關(guān)狀態(tài)的綠色LED指示燈，其中2個(gè)端口輸出控制1個(gè)撥動(dòng)片，本系統(tǒng)有2個(gè)電磁閥，使用低位的4個(gè)端口D0～D3，上升沿觸發(fā)。所以初始化時(shí)，低4位全部置0，將每個(gè)撥動(dòng)片對(duì)應(yīng)的低端口置1，放入雙孢蘑菇檢測(cè)，需要撥動(dòng)片動(dòng)作時(shí)，對(duì)應(yīng)撥動(dòng)片的端口電位取反。

4 軟件系統(tǒng)

基于OpenCV 2.4.10 和visual studio 2010設(shè)計(jì)開發(fā)了雙孢蘑菇自動(dòng)精選分級(jí)的圖像分析處理與控制軟件，如圖4所示。圖像分析處理軟件通過圖像采集卡與工業(yè)相機(jī)通訊，實(shí)時(shí)采集圖像，實(shí)時(shí)分析處理，分類結(jié)果通過USB端口給執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)送命令，實(shí)現(xiàn)雙孢蘑菇實(shí)時(shí)在線分級(jí)，以及相機(jī)參數(shù)（端口、行頻、曝光）、控制參數(shù)（傳送速度、一級(jí)擋板距離、二級(jí)擋板距離、標(biāo)定系統(tǒng)）和分級(jí)參數(shù)（一、二、三級(jí)直徑）等參數(shù)的可視化編輯，實(shí)時(shí)顯示雙孢蘑菇圖像及分級(jí)結(jié)果。

圖4 系統(tǒng)軟件界面

5 試驗(yàn)與結(jié)果分析

為驗(yàn)證系統(tǒng)的適用性和可靠性，對(duì)樣機(jī)進(jìn)行了試驗(yàn)，樣機(jī)如圖5所示。試驗(yàn)根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)NY/T 1790-2009，將雙孢蘑菇按菌蓋直徑大小分為3級(jí)：直徑>45 mm為一級(jí)，25 mm≤直徑≤45 mm為二級(jí)，直徑<25 mm為三級(jí)[22]。自2017年6月平臺(tái)搭建起開始進(jìn)行了大量的試驗(yàn)與系統(tǒng)完善。試驗(yàn)初期以調(diào)試為主，樣品量比較少，直接從濟(jì)南歷下大潤(rùn)發(fā)超市購(gòu)買，但超市購(gòu)買到的樣品大小差異性不大。系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行后進(jìn)行了10次大批量樣品試驗(yàn)，直接從濟(jì)陽縣垛石鎮(zhèn)富財(cái)食用菌基地獲取樣品，品種W2000，每次樣品500個(gè)以上。試驗(yàn)主要進(jìn)行分級(jí)效率、準(zhǔn)確率、破損率以及漏檢率測(cè)試。

以2017年10月18號(hào)的試驗(yàn)為例進(jìn)行分析，早8點(diǎn)45分左右從基地采摘樣品1 160個(gè)，采后直接運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室，在樣機(jī)輸送速度12.7 m/min、相機(jī)行頻1 900 Hz條件下進(jìn)行試驗(yàn)，數(shù)據(jù)如表2。每組試驗(yàn)結(jié)束后進(jìn)行人工統(tǒng)計(jì)，計(jì)算自動(dòng)分級(jí)的漏檢率（人工分級(jí)不存在漏檢率），并使用游標(biāo)卡尺測(cè)量雙孢蘑菇按菌蓋直徑，驗(yàn)證自動(dòng)分級(jí)和人工分級(jí)的準(zhǔn)確性。

圖5 試驗(yàn)樣機(jī)

表2中序號(hào)1～10每組100個(gè)樣品左右，時(shí)間在1 min左右，序號(hào)11是512個(gè)樣品一次性分級(jí)測(cè)試，以測(cè)試長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行效果。設(shè)每次試驗(yàn)時(shí)間M（min），一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)自動(dòng)分級(jí)計(jì)數(shù)分別為G1、G2和G3，人工統(tǒng)計(jì)一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)個(gè)數(shù)分別為H1、H2和H3，卡尺測(cè)量一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)個(gè)數(shù)分別為C1、C2和C3，一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)破損個(gè)數(shù)分別為D1、D2和D3，則分級(jí)效率E、準(zhǔn)確率A、破損率D、漏檢率L計(jì)算如下：

表2 雙孢蘑菇自動(dòng)分級(jí)與人工分級(jí)試驗(yàn)數(shù)據(jù)

注：雙孢蘑菇按菌蓋直徑大小分為一級(jí)（>45 mm）、二級(jí)（25～45 mm）、三級(jí)（<25 mm）。

Note: Agaricus bisporus is divided to Grade I (>45 mm), Grade II (25～45 mm), Grade III (<25 mm) by the cap diameter.

人工分級(jí)的效率、準(zhǔn)確率和破損率計(jì)算方法相同。根據(jù)式（8）～（11）分別計(jì)算出自動(dòng)分級(jí)與人工分級(jí)的效率，準(zhǔn)確率、破損率以及漏檢率，對(duì)序號(hào)1～10的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，得出平均效率、準(zhǔn)確率、破損率和漏檢率，如表3。

表3 雙孢蘑菇自動(dòng)分級(jí)與人工分級(jí)結(jié)果分析

通過表3可以看出，輸送速度12.7 m/min、相機(jī)行頻1 900 Hz條件下系統(tǒng)自動(dòng)分級(jí)的平均速度是102.41個(gè)/min，平均準(zhǔn)確率97.42%，破損率0.05%，漏檢率0.96%，相對(duì)于人工分級(jí)效率提高38.86%，準(zhǔn)確率提高6.84%，破損率降低0.13%，可以連續(xù)穩(wěn)定工作。對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間分級(jí)（500多個(gè)樣品），由于人容易疲勞，自動(dòng)分級(jí)的優(yōu)勢(shì)明顯。實(shí)際生產(chǎn)中工人每天（8 h）分揀60～100 kg，機(jī)器102.41個(gè)/min，合計(jì)約1.29 kg/min，8 h自動(dòng)分揀619.31 kg，相對(duì)于人工每天最高100 kg的效率，提高5倍多。

6 討 論

（1）理論上，每個(gè)電磁閥動(dòng)作最高頻率為5次/s，每分鐘處理300個(gè)雙孢蘑菇，2個(gè)電磁閥間歇工作達(dá)600個(gè)/min；工控機(jī)程序運(yùn)行1個(gè)周期，獲取圖像15 ms左右，圖像處理90 ms左右，界面刷新15 ms左右，每分鐘處理500個(gè)左右的雙孢蘑菇；傳送帶速度0.1～30 m/min可調(diào)，試驗(yàn)測(cè)得相鄰蘑菇最小間距0.07 m，對(duì)應(yīng)于12.7 m/min的傳送速度，每分鐘可以處理181個(gè)雙孢蘑菇，而試驗(yàn)的平均分級(jí)速度是102.41個(gè)/min，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于理論值，主要是由于上料方式所限。系統(tǒng)中雙孢蘑菇單個(gè)等間隔排列依次沿導(dǎo)向板進(jìn)入輸送帶，設(shè)計(jì)過程中使用振動(dòng)盤上料，易粘連或重疊，而且破損比較大，試驗(yàn)時(shí)改為人工上料，是制約本系統(tǒng)商用化的一個(gè)關(guān)鍵因素，影響著整個(gè)系統(tǒng)的分級(jí)效率，也是課題后續(xù)研究的重點(diǎn)。

（2）圖像處理算法處理了影響最大直徑的2個(gè)重要因素—柄部與陰影的干擾，當(dāng)樣品上有褐色斑點(diǎn)或損傷導(dǎo)致圖像內(nèi)部存在大塊連通區(qū)域時(shí)，本算法會(huì)存在一定的誤差，影響了分級(jí)準(zhǔn)確性。執(zhí)行機(jī)構(gòu)使用同一個(gè)氣源，設(shè)定值為0.3 MPa，對(duì)于過大或過小的蘑菇，由于壓力不夠或壓力過大，存在打不出蘑菇或?qū)⒛⒐酱蛑疗渌萜鞯膫€(gè)別現(xiàn)象，影響了分級(jí)準(zhǔn)確性。

（3）蘑菇運(yùn)動(dòng)速度越快，相機(jī)行頻越大，對(duì)于設(shè)定的傳送帶速度，相機(jī)行頻固定，可識(shí)別的相鄰蘑菇之間有個(gè)最小間距，當(dāng)進(jìn)入傳送帶的相鄰2個(gè)蘑菇之間的距離小于最小間距時(shí)，就會(huì)存在識(shí)別遺漏現(xiàn)象，導(dǎo)致漏檢，同時(shí)也影響著分級(jí)的準(zhǔn)確性。

（4）試驗(yàn)中蘑菇破損是由于執(zhí)行機(jī)構(gòu)氣壓小，沒有被打至適當(dāng)容器，擠在擋板處導(dǎo)致，調(diào)整壓力后，破損很少發(fā)生。試驗(yàn)結(jié)果顯示人工分級(jí)的破損率高于系統(tǒng)自動(dòng)分級(jí)的破損率，主要是由于人的主觀因素，急于與系統(tǒng)自動(dòng)分級(jí)對(duì)比速度，不自然地加大抓取力度，加之不抬頭的向相應(yīng)容器里扔蘑菇導(dǎo)致，而系統(tǒng)自動(dòng)分級(jí)很好地解決了人工分級(jí)主觀性問題。

7 結(jié) 論

1）針對(duì)雙孢蘑菇工廠化生產(chǎn)中自動(dòng)分級(jí)需求，首先設(shè)計(jì)了由工控機(jī)、輸送機(jī)構(gòu)、圖像采集裝置、控制模塊和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成的硬件系統(tǒng)。

2）提出了基于2次分水嶺算法的圖像分析處理方法，第1次分水嶺算法結(jié)合全局閾值分割法與尋找最大熵閾值分割法去除陰影部分，第2次分水嶺算法使用Canny算子、或運(yùn)算和閉運(yùn)算去除柄部干擾，而后采用最小外接矩形法求得雙孢蘑菇菌蓋的直徑。

3）設(shè)計(jì)了基于傳送速度、距離、觸發(fā)時(shí)間與算法處理時(shí)間的精確控制策略，數(shù)量最多的等級(jí)直接通過傳送帶送至容器，對(duì)應(yīng)于數(shù)量第二的等級(jí)由離觸發(fā)器較遠(yuǎn)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作，給予較長(zhǎng)的延遲時(shí)間，離觸發(fā)器比較近的執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作頻率最少，使得執(zhí)行機(jī)構(gòu)的執(zhí)行效率達(dá)到最優(yōu)。

4）開發(fā)了相應(yīng)的圖像分析處理與控制軟件，并在試驗(yàn)樣機(jī)上進(jìn)行了試驗(yàn)。本文提出的雙孢蘑菇自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)，在輸送速度12.7 m/min、相機(jī)行頻1 900 Hz下的分級(jí)效率可達(dá)102.41個(gè)/min，分級(jí)準(zhǔn)確率可達(dá)97.42%，8 h工作效率提高5倍多。自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確率都高于人工分級(jí)，破損率低于人工分級(jí)，對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間分級(jí)，自動(dòng)分級(jí)的優(yōu)勢(shì)更加明顯。

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Design and experiment of automatic sorting and grading system based on machine vision for white

Wang Fengyun1, Feng Wenjie1, Zheng Jiye1, Sun Jiabo1, Niu Luyan1, Chen Zhenxue2, Zhang Xuetao2, Wang Lei1※

(1.250100,; 2.250061,)

Whiteis an excellent source of the B vitamins, riboflavin, niacin, and pantothenic acid and also a good source of the dietary mineral phosphorus. It is one of the most commonly and widely consumed mushrooms in the world. The production of whitehas been industrialized in China. However, during the last production chain, it needs a lot of labors to sort and grade the white. The manual sorting and grading mode has many disadvantages such as larger error, low productivity, non-uniform standard, and so on. With the development of machine vision technology, it has been successfully used for automatic inspection and sorting, especially in agricultural industry due to its nondestructive characteristic. An automatic sorting and grading system based on machine vision was designed in this paper. Firstly, an automatic sorting and grading hardware system was designed. It included conveying mechanism, image acquiring system, control module and actuator. The conveying mechanism consists of the fixed support, conveyor, roller, driving unit, tension unit, cleaner and guide plate. The image acquiring system consists of a line scan camera, lens, light source and its controller. The control module consists of photoelectric sensor controlling the camera, electromagnetic valve and relay starter controlling the actuator. The actuator consists of the air compressor, duplex pieces, muffler, air cylinder, joints, gas channel, guide rod, slider, connector, flap, baffle,and so on. Secondly, it put forward an image algorithm based on the watershed method, Canny operator, OR operation and closed operation to determine the diameter of white. The first watershed algorithm combining the global threshold segmentation method and maximum entropy threshold segmentation method is used to remove the shadow of image. The second watershed algorithm based on Canny operator, OR operator and closed operation is used to remove the disturbance of petiole. The minimum enclosing rectangle method is used to get the diameter of white button mushroom. Thirdly, a precise control strategy based on the conveyor speed, distance between trigger and flap piece, trigger time and algorithm processing time was designed. Finally, the software based on OpenCV 2.4.10 and Visual Studio 2010 was developed in this paper to acquire, analyze and process the image and output the control instruction to control the valve by USB-4761 module. It also has the visual parameter configuration function for camera, control module and grading standard. When the whole system starts at the first time, the light source of image acquiring system is adjusted by the light controller to make the image clear and stable. The air compressor is powered on and pressurized to the rated pressure of 0.3 MPa. The motor of conveyor is started and the speed of the conveyor belt is adjusted according to the actual production requirement. The whitegoes into the guide bar with the conveyor belt. When the whitegoes into the region of image acquiring, it triggers the industrial camera to scan. The image data are transmitted to the industrial computer by image capture card. The software analyzes the image on line. The analyzed result is sent to the related solenoid valve through the digital control module. When the whitearrives near the container of related grade, it is sorted into the container by the related flap piece driven by the solenoid valve. In order to validate the applicability and reliability, the test of grading performance and effect was carried out with the prototype of sorting and grading system at 12.7 m/min conveying speed and 1900 Hz line frequency. The results showed that the average maximum grading speed was 102.41 pieces/min, the accuracy of grading was 97.42%, the damage rate was 0.05% and the undetected rate was 0.96%. The grading speed improved by 38.86%, the accuracy improved by 6.84% and the damage rate reduced by 0.13% compared to the manual grading. The system can stably and continuously operate. For long time grading, the advantage of intelligent system is more obvious due to the fatigue of labor. The whole system realizes the on-line automatically sorting and grading for fresh whitewith the minimum destruction.

image processing; bacteria; algorithms; agaricus bisporus; automatic grading

王風(fēng)云，封文杰，鄭紀(jì)業(yè)，孫家波，牛魯燕，陳振學(xué)，張學(xué)濤，王 磊. 基于機(jī)器視覺的雙孢蘑菇在線自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(7)：256－263. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.07.033 http://www.tcsae.org

Wang Fengyun, Feng Wenjie, Zheng Jiye, Sun Jiabo, Niu Luyan, Chen Zhenxue, ZhangXuetao, Wang Lei. Design and experiment of automatic sorting and grading system based on machine vision for white[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(7): 256－263. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.07.033 http://www.tcsae.org

2017-11-02

2018-01-22

山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016GNC110008）；山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新工程（CXGC2017B04）；山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新工程（CXGC2016A12）

王風(fēng)云，副研究員，主要從事智慧農(nóng)業(yè)等研究。Email：wfylily@163.com

王 磊，副研究員，主要從事農(nóng)業(yè)信息化研究。Email：nkywl@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.07.033

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1002-6819(2018)-07-0256-08