羅非魚初加工喂入量監(jiān)測與運行參數(shù)在線控制

張　超，黃劍彬，成　芳

羅非魚初加工喂入量監(jiān)測與運行參數(shù)在線控制

張超，黃劍彬，成芳※

（浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院，杭州 310058）

為實現(xiàn)魚類初加工過程中對物料狀態(tài)和設(shè)備運行參數(shù)實時監(jiān)測與在線控制，該研究以羅非魚為研究對象，研制了基于機器視覺的喂入量實時監(jiān)測設(shè)備。首先建立基于多源數(shù)據(jù)與知識融合規(guī)則的運行參數(shù)在線控制系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由工控機、PLC、工業(yè)相機、伺服電機和顯示器等組成，并研究根據(jù)生產(chǎn)線實時輸送速度的變化在線調(diào)整相機采幀數(shù)及曝光時間參數(shù)，獲取羅非魚輸送過程多目標圖像，進一步采用LRMF（Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter）算法，對網(wǎng)格背景下不同規(guī)格羅非魚的感興趣區(qū)域進行提取，并構(gòu)建動態(tài)條件下的羅非魚面積-質(zhì)量模型，對羅非魚加工喂入量進行監(jiān)測，最后基于模糊控制研究了魚喂入量的控制方法，開發(fā)了喂入量監(jiān)測及參數(shù)控制軟件，實現(xiàn)對喂入量、輸送帶速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)的實時監(jiān)測與控制。試驗結(jié)果表明，所建立的羅非魚面積-質(zhì)量模型決定系數(shù)2為0.9，系統(tǒng)對喂入量、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速和輸送速度的采集準確率分別可達95.61%、98.5%和98.6%，生產(chǎn)線平均加工速度為2 000 kg/h時，喂入量控制開啟后波動范圍減小了43.5%，且系統(tǒng)響應(yīng)時間小于1 s，能夠?qū)崿F(xiàn)基于規(guī)則的運行參數(shù)閉環(huán)在線調(diào)控，滿足魚類加工生產(chǎn)線實時監(jiān)控要求。研究結(jié)果可為淡水魚初加工生產(chǎn)線的自動化和信息化研究提供技術(shù)參考。

生產(chǎn)控制；圖像處理；模糊控制；喂入量監(jiān)測；魚初加工；數(shù)據(jù)采集

0 引 言

目前，國內(nèi)的魚類加工業(yè)仍為勞動密集型的生產(chǎn)方式，機械化、自動化程度不高，特別是魚類初加工作業(yè)，80%左右依賴人工，用工成本占總加工成本的一半以上[1]。中國是世界上最大的羅非魚生產(chǎn)國[2]，羅非魚加工業(yè)發(fā)展迅速，其初加工主要包括去鱗、去內(nèi)臟等環(huán)節(jié)，國內(nèi)目前仍采用人工喂入、根據(jù)經(jīng)驗旋鈕調(diào)控速度的方式，缺乏對魚加工過程運行參數(shù)和物料狀態(tài)有關(guān)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與在線控制。魚類加工設(shè)備以單機為主，鮮有成套生產(chǎn)線的使用，這限制了國內(nèi)水產(chǎn)加工業(yè)的發(fā)展[3]。隨著勞動力成本的提高和市場對高質(zhì)量水產(chǎn)品需求的不斷增長，亟需發(fā)展有關(guān)設(shè)備與自動監(jiān)控技術(shù)。

魚類工廠加工魚時普遍采用批量間歇式的喂入方法，需要工作人員協(xié)調(diào)后續(xù)加工工序的物料分配，無法連續(xù)穩(wěn)定的加工作業(yè)。而目前的新型連續(xù)式魚類初加工生產(chǎn)線可以很好解決這一問題，是提高魚加工處理能力、實現(xiàn)高通量生產(chǎn)的有效途徑。對于連續(xù)式生產(chǎn)線，喂入量（生產(chǎn)線前端單位時間內(nèi)喂入原料魚的質(zhì)量）是關(guān)系其穩(wěn)定運行、影響去鱗機等加工裝備速度調(diào)整和加工質(zhì)量、保障生產(chǎn)率的重要參數(shù)。在實際加工過程中，工作人員往往根據(jù)經(jīng)驗觀察來估計喂入量，進而調(diào)節(jié)輸送速度，無法保證喂入量的平穩(wěn)，更無法對生產(chǎn)線連續(xù)作業(yè)進行實時監(jiān)控。

魚類加工過程的參數(shù)監(jiān)測與自動化控制，不僅可以減少用工成本，還是提高產(chǎn)品質(zhì)量、加快中國魚類加工業(yè)發(fā)展的重要手段。隨著機器視覺、智能控制技術(shù)的發(fā)展，歐美等發(fā)達國家已將這些技術(shù)應(yīng)用于魚類加工裝備上[4]。Marel公司[5]的INNOVA水產(chǎn)品加工系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對生產(chǎn)線的產(chǎn)量、質(zhì)量等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測，并依據(jù)檢測數(shù)據(jù)對生產(chǎn)線進行調(diào)整；瑞典Arenco公司[6]的VMK視覺系統(tǒng)基于機器視覺對生產(chǎn)線喂入量與魚加工質(zhì)量進行實時監(jiān)測，并剔除缺損魚；Nicholas等[7-12]學者基于機器視覺和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同魚類的魚長度、周長和質(zhì)量等進行估計，并進行了魚的長度和質(zhì)量特征分析；Viazzi等[13-16]基于機器視覺技術(shù)建立魚面積特征與魚質(zhì)量之間的關(guān)系，實現(xiàn)魚質(zhì)量的快速獲取。國內(nèi)對魚類加工過程的參數(shù)監(jiān)測與控制研究較少。李艷君等[17]通過雙目立體視覺技術(shù)結(jié)合Mask-RCNN算法實現(xiàn)了無接觸魚體尺寸的測量；萬鵬等[18-19]研究了魚體腹背受力擠壓的力學特征及魚體在不同表面結(jié)構(gòu)的摩擦特征，設(shè)計了腹背及頭尾的定向設(shè)備，采用反向旋轉(zhuǎn)的對輥擠壓實現(xiàn)了鯽魚的腹背定向，利用水平往復振動原理實現(xiàn)了鯽魚的頭尾定向；曾鵬等[20-22]對魚產(chǎn)品加工過程進行了控制系統(tǒng)的研發(fā)并進行了測試，提高了水產(chǎn)品加工過程的自動化程度。綜上，國外魚類加工過程研究多以海水魚為研究對象，魚質(zhì)量檢測以單條檢測為主，鮮有開展在動態(tài)條件下淡水魚圖像特征與魚質(zhì)量之間的關(guān)系研究，尤其是缺少對生產(chǎn)線連續(xù)作業(yè)條件下魚體重疊及輸送速度變化等多因素影響的喂入量在線監(jiān)測研究；國內(nèi)水產(chǎn)品加工生產(chǎn)線控制研究仍具有局限性，如基于喂入量等關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)備控制研究較少等，易導致生產(chǎn)線加工節(jié)奏可調(diào)性差，設(shè)備接續(xù)環(huán)節(jié)易堵塞，產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題，故有必要對魚類加工過程的參數(shù)監(jiān)測與自動調(diào)控進行研究。

本文針對羅非魚初加工過程，研發(fā)平鋪喂入自動輸送和基于機器視覺的喂入量實時監(jiān)測設(shè)備，建立基于多源數(shù)據(jù)與知識融合規(guī)則的運行參數(shù)在線控制系統(tǒng)。以期為羅非魚初加工生產(chǎn)線的自動化和信息化提供技術(shù)支撐。

1 平鋪喂入自動輸送裝置

基于機器視覺實現(xiàn)生產(chǎn)線喂入量實時監(jiān)測，需要盡量使原料魚呈平鋪化狀態(tài)進入視場。為減少魚體粘連而對監(jiān)測結(jié)果產(chǎn)生影響，本研究設(shè)計平鋪喂入自動輸送裝置。

1.1 裝置原理

通過對廣東羅非魚加工企業(yè)進行實地調(diào)研，得出其初加工所用原料魚魚體長度為250～350 mm，寬度為100～140 mm，質(zhì)量為350～750 g。進一步發(fā)現(xiàn)，工廠內(nèi)輸送裝置均采用寬度為400～600 mm、且易排水的輸送帶，因此本研究平鋪輸送裝置采用寬度為500 mm的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)白色水產(chǎn)品專用輸送帶。如圖1所示，該裝置由傾斜提升機和水平輸送機兩部分組成。其中輸送機輸送速度大于提升機輸送速度，利用一定速度差和高度差將魚分散至水平輸送帶表面。

1.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)及工作參數(shù)

試驗過程發(fā)現(xiàn)提升機頂端距離水平輸送帶表面的高度差（D）、水平輸送帶線速度（V）及水平輸送與傾斜輸送速度差（D）都會對魚的平鋪化效果產(chǎn)生影響。為確定最佳參數(shù)值，將單批次輸送過程正常平鋪的羅非魚數(shù)量與羅非魚總數(shù)的比值作為平鋪化率，并將該值作為試驗指標進行正交試驗。結(jié)果表明提升機頂端距離水平輸送帶表面的高度差D對平鋪化效果影響最大，優(yōu)選參數(shù)為15 cm，水平輸送與傾斜輸送速度差D其次，優(yōu)選參數(shù)為0.25 m/s，水平輸送帶線速度V對平鋪化效果影響最小，優(yōu)選參數(shù)為0.5 m/s?？紤]到本研究中喂入量需進行實時調(diào)節(jié)，輸送速度須具有一定的可調(diào)節(jié)性，因此本研究中水平輸送帶線速度V水平輸送速度設(shè)計調(diào)節(jié)范圍取0.3～0.7 m/s。

1.3 驗證試驗

設(shè)定平鋪喂入自動輸送裝置提升機頂端距離水平輸送帶表面的高度差15 cm，輸送速度差0.25 m/s，水平輸送速度設(shè)計分別為0.3、0.4、0.5、0.6、0.7 m/s，在此條件下進行驗證試驗，共5次試驗，每次試驗隨機選取200條羅非魚，重復3次，計算平鋪化率并取平均值作為結(jié)果，試驗結(jié)果表明，不同水平輸送速度下平鋪化率均大于87%，極差為1.87%，滿足系統(tǒng)要求，所選參數(shù)可行。

2 基于機器視覺的喂入量實時監(jiān)測

2.1 視覺監(jiān)測系統(tǒng)

為避免外界光對圖像采集的干擾，圖像采集裝置安裝于光照箱內(nèi)。針對濕度較大的水產(chǎn)品加工環(huán)境，光照箱設(shè)計具備一定的防水功能，其內(nèi)部采用2條12 V BRD36030白光LED條形燈作為系統(tǒng)光源。魚視覺采集裝置安裝于輸送帶上方，采用Mars3000S-120uc CMOS相機，根據(jù)不同的加工環(huán)境可對相機拍攝幀率和曝光時間進行調(diào)整，相機分辨率為2 048×1 536（像素），采用4 mm定焦鏡頭，能在鏡頭距離水平輸送帶500 mm且魚快速運動的情況下，持續(xù)穩(wěn)定地采集到清晰的圖像。

2.2 喂入量監(jiān)測方法

魚的質(zhì)量與其面積有著較高的線性關(guān)系[23]。本研究采用軟件觸發(fā)相機的方式對輸送過程羅非魚圖像進行實時采集，通過幀抽取和曝光時間設(shè)定獲得清晰圖像。針對輸送帶網(wǎng)格狀的圖像背景帶來的小連通區(qū)域及圖像分割時出現(xiàn)的輪廓鋸齒狀的預處理問題，通過設(shè)計局部閾值、去除小連通區(qū)域、形態(tài)學處理與中值濾波相融合的LRMF（Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter）算法，實現(xiàn)對不同規(guī)格的羅非魚感興趣區(qū)域提取，采用回歸分析法建立出動態(tài)情況下羅非魚面積質(zhì)量模型。

2.2.1 圖像采集

在連續(xù)喂入量監(jiān)測時需要采集到所有羅非魚圖像，同時需要避免拍攝到重復的部分，本研究采用幀抽取的方式采集圖像并進行處理。水平輸送裝置動力傳輸結(jié)構(gòu)如圖2所示。

輸送帶的輸送速度為

視場寬度與輸送帶寬度一致，根據(jù)圖像分辨率比例可得視場長度，因此采集時間間隔時，即可保證傳送過程中連續(xù)無重復圖像采集：

式中為圖像采集間隔時間，s；L為視場長度，m。

圖像采集時，魚體處于運動的輸送帶上，為了獲取清晰的動態(tài)圖像，減少拖影，需要對相機的曝光時間進行調(diào)整。曝光時間需滿足的式（3）條件：

式中T為相機曝光時間，s；為圖像的運動模糊程度（取值1）；為視場寬度，m；V為魚體運動速度，m/s；V為相機豎向像素個數(shù)。魚的運動速度與輸送帶速度一致，即V=V，將V帶入式（3）可得：

相機曝光時間滿足式（4）時即可在輸送過程中采集到清晰的羅非魚圖像。

2.2.2 圖像處理

采集的圖像為灰度圖像，采用Visual Studio 2015編譯軟件結(jié)合開源圖像處理庫Opencv 2.4.9對圖像進行處理。采集過程發(fā)現(xiàn)，傳送帶和魚表面覆有水膜形成反射，圖像會出現(xiàn)光斑，為減少光斑的影響，選用10×10矩形結(jié)構(gòu)元素的頂帽變換對灰度圖進行再次處理，灰度處理結(jié)果如圖3a所示。為獲取最佳二值化效果，將魚體區(qū)域和背景分離，本文分別嘗試使用迭代法全局閾值分割、OTSU法全局閾值和局部閾值法對灰度圖形進行處理，處理結(jié)果如圖3所示。

迭代法全局閾值分割（圖3b）和OTSU法全局閾值分割（圖3c）都是單一閾值分割，處理后魚體腹部均出現(xiàn)缺失現(xiàn)象；局部閾值分割法由Yanowitz[24]提出，其利用目標物體的邊緣以及像素點的灰度值找到閾值，而像素點灰度值大于閾值被判定為目標區(qū)域，獲取閾值之前，需要先獲取均值平滑圖像，平滑圖像得梯度圖，通過Laplacian算子獲取具有局部最大閾值的點，并將局部最大閾值的點的原始灰度值作為其局部閾值。對候選點進行采樣，將均值平滑圖像中的候選點的灰度值用原始圖像中的灰度值或比其略大一些的值進行替換，對灰度點進行插值，求得閾值。

由圖3可以看出，局部閾值分割可以對羅非魚區(qū)域像素形成較為一致的二值化效果，但魚體圖像內(nèi)部仍有孔隙及有傳送帶孔隙的存在。

圖像中傳送帶孔隙和魚體內(nèi)部孔隙皆為小連通區(qū)域，因此設(shè)計基于小連通區(qū)域進行圖像去除，以傳送帶孔隙為例，具體為：圖像從左上角第一行開始逐行掃描，以第一個黑色像素點為種子點，向其8鄰域方向生長，當該種子點8鄰域內(nèi)有黑色像素點時，則其作為新的種子點，重復上述過程，直至最后一個種子點8鄰域內(nèi)沒有新的黑色像素點，計算出該區(qū)域的大小，當其小于設(shè)定的閾值時，將該區(qū)域內(nèi)所有像素點執(zhí)行反色操作。通過對圖像小區(qū)域的像素統(tǒng)計和圖像處理試驗，得出閾值設(shè)置為800時圖像處理效果最好，處理結(jié)果如圖4a所示。進一步采用形態(tài)學處理，直接采用閉運算即先進行膨脹處理，再進行腐蝕處理，能消除魚體邊緣大部分鋸齒，但魚體邊緣仍不夠平滑，因此嘗試使用多次不同參數(shù)的形態(tài)學處理。經(jīng)過一系列試驗后本研究采用先進行一次膨脹運算，再進行2次腐蝕運算的處理方法，其中膨脹運算的結(jié)構(gòu)元素尺寸為7×7，腐蝕運算的結(jié)構(gòu)元素分別為5×5和3×3。

形態(tài)學處理后的圖像還存在噪聲，采用中值濾波可以很好地解決魚體內(nèi)的孔隙問題，處理后羅非魚魚體二值圖如圖4b所示。通過遍歷的方法統(tǒng)計圖像中羅非魚所占像素點個數(shù)。

2.2.3 模型建立

羅非魚的質(zhì)量監(jiān)測需要明確魚質(zhì)量與魚面積之間的關(guān)系。數(shù)字圖像中面積與像素點個數(shù)為線性關(guān)系，為減少轉(zhuǎn)化過程，本研究直接建立魚質(zhì)量與羅非魚所占像素點個數(shù)之間的關(guān)系。考慮到羅非魚喂入量的采集過程是對單位時間喂入的魚質(zhì)量采集并非單條魚質(zhì)量的采集，盡管平鋪喂入自送輸送裝置能將大部分的魚平鋪開來，仍無法避免出現(xiàn)魚的頭尾重疊的現(xiàn)象，導致魚所占像素點個數(shù)計算出現(xiàn)誤差，因此本研究以每批次經(jīng)過圖像采集系統(tǒng)后所得圖像中魚所占像素點個數(shù)總和及該批次魚總質(zhì)量作為數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，以2 000 kg/h的喂入量進行采集，增加模型可靠性。模型樣本總質(zhì)量為200 kg，均由廣東水產(chǎn)加工企業(yè)提供，樣本規(guī)格為350～750 g。隨機將魚按1～4 kg一份分為100份，通過系統(tǒng)連續(xù)采圖并實時進行處理圖像得出每批次魚總像素點數(shù)P，同時記錄對應(yīng)批次的實際質(zhì)量G。采集所得100組試驗數(shù)據(jù)通過Matlab軟件采用最小二乘法建立一元線性回歸模型，如圖5所示，得到關(guān)系式為

式中為魚的質(zhì)量，g。同時得出該模型決定系數(shù)2為0.90?；诮⒌哪Ｐ?，通過計算單位時間魚體質(zhì)量的變化即可得出實時的喂入量數(shù)據(jù)。

3 運行參數(shù)在線控制

魚初加工生產(chǎn)線設(shè)備包括提升機、平鋪輸送自動喂入裝置、去鱗機、頭尾定向設(shè)備、腹背定向設(shè)備、去臟機、清洗機、分級機等。本研究基于多源數(shù)據(jù)與知識融合規(guī)則建立喂入量、輸送速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)在線控制系統(tǒng)。

3.1 控制系統(tǒng)設(shè)計

控制系統(tǒng)由工控機、邏輯控制器、伺服電機、V90驅(qū)動器、交換機、電源、控制柜等組成。邏輯控制器是對生產(chǎn)線進行參數(shù)傳輸及控制的主控制器，為本系統(tǒng)下位機，除需要對去鱗率、損傷率、水體濁度等信息進行采集外，還對輸送機、去鱗機等設(shè)備進行控制，SIMATIC S7-1200 PLC本體集成以太網(wǎng)口，單臺可同時控制8臺電機，同時該控制器具有良好的擴展性，可通過添加不同的模塊增加對應(yīng)的功能，因此選為本系統(tǒng)的邏輯控制器。工控機作為系統(tǒng)的上位機，除了對喂入量數(shù)據(jù)進行采集外，還與邏輯控制器進行通訊，發(fā)送控制指令。

工控機與下位機通訊的同時，通過USB3.0高速數(shù)據(jù)傳輸總線與魚視覺監(jiān)測系統(tǒng)進行通訊，實時獲取圖像。上位機接收魚視覺監(jiān)測系統(tǒng)輸送的圖像后，通過軟件對圖像進行處理，依據(jù)建立的魚面積質(zhì)量模型，計算出生產(chǎn)線的實時喂入量信息。通過對速度信息和喂入量信息的分析，上位機可以對魚加工生產(chǎn)線的運行狀態(tài)進行判斷并得出下一步控制指令，并將指令信號傳遞給PLC，PLC接收到控制信號后，執(zhí)行相應(yīng)的程序，實現(xiàn)對平鋪輸送裝置運行速度、去鱗機轉(zhuǎn)速及其他設(shè)備的控制。

魚去鱗率和損傷率數(shù)據(jù)是對去鱗機進行轉(zhuǎn)速調(diào)控的主要依據(jù)，該數(shù)據(jù)由合作單位研發(fā)的魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)在線實時提供。本研究基于Modbus TCP通訊協(xié)議，以PLC作為服務(wù)器，魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)作為客戶端建立連接，實現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的傳輸。PLC通過MB_SERVER功能塊實現(xiàn)對Modbus TCP通訊功能的調(diào)用，通過DB數(shù)據(jù)塊實現(xiàn)客戶端通訊數(shù)據(jù)的寫入與存儲，本研究中DB數(shù)據(jù)塊設(shè)置為REAL類型的數(shù)組。經(jīng)測試，連續(xù)加工條件下，平均數(shù)據(jù)傳輸間隔為0.5 s。

3.2 控制方法與軟件實現(xiàn)

3.2.1 運行參數(shù)采集

PLC、V90驅(qū)動器、伺服電機構(gòu)成伺服控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對去鱗機和平鋪喂入自動輸送裝置的速度采集與控制。伺服電機由V90驅(qū)動器發(fā)送脈沖進行驅(qū)動，其中去鱗滾筒電機執(zhí)行部分采用7KW SIMOTICS S-1FL6交流伺服電機，平鋪喂入自動輸送裝置驅(qū)動部分采用2 kW SIMOTICS S-1FL6交流伺服電機，該系列電機響應(yīng)時間短，過載能力強，裝配有增量式編碼器，滿足系統(tǒng)的控制需求。伺服控制系統(tǒng)作為硬件的控制單元，控制程序通過TIA Portal V15軟件進行組態(tài)并編寫，程序通過更改寄存器地址的值實現(xiàn)對伺服電機轉(zhuǎn)速的控制，并且通過讀取電機編碼器數(shù)值計算出電機的實際轉(zhuǎn)速信息。電機轉(zhuǎn)速值與輸送機的輸送速度之間存在對應(yīng)的線性關(guān)系，該關(guān)系可通過實際傳動部件尺寸計算得出，由此可實現(xiàn)對水平輸送機輸送速度的實時采集與控制，同理亦可對提升速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速等運行參數(shù)進行采集與控制。上位機通過PROFINET與PLC的通訊，發(fā)送指令并接收信息，實現(xiàn)對伺服電機的控制，其中PLC地址分配如表1所示。

表1 PLC控制器I/O分配表

注：電機1為傾斜提升機驅(qū)動電機；電機2為水平輸送機驅(qū)動電機；電機3為去鱗機滾筒驅(qū)動電機。

Note：Motor 1 is the driving motor of the tilting elevator; Motor 2 is the driving motor of the horizontal conveyor; Motor 3 is the driving motor of the drum of the descaling machine.

3.2.2 喂入量控制

加工時，魚由人工或機械倒入物料斗中，并經(jīng)由傾斜提升機和水平輸送機輸送至去鱗機喂入口中，物料斗中魚過多或過少時，魚在傳送帶上呈不均勻分布，導致喂入量波動較大。喂入量控制主要通過控制水平輸送帶轉(zhuǎn)速實現(xiàn)，同時傾斜輸送帶按照計算的“最大平鋪化”準則進行聯(lián)調(diào)。

模糊控制系統(tǒng)魯棒性強，干擾及參數(shù)變化對控制效果影響小，適用于非線性系統(tǒng)的控制。為提高喂入量的平穩(wěn)性，保證加工質(zhì)量，本研究基于模糊算法對喂入量進行實時自適應(yīng)控制。模糊控制主要包括輸入量模糊化、模糊推理和解模糊3個部分。系統(tǒng)設(shè)定的喂入量數(shù)值記為，實時監(jiān)測喂入量數(shù)值記為F，選用設(shè)定喂入量數(shù)值與監(jiān)測喂入量數(shù)值F的誤差及其誤差變化率作為兩個輸入變量，輸送機電機轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)量作為其輸出變量。

為了提高控制精度，設(shè)置多個語言變量。誤差、誤差變化率和輸出變量的模糊語言設(shè)定為7個，即{NB（負大），NM（負中），NS（負?。?，ZO（零），PS（正?。?，PM（正中），PB（正大）}。當生產(chǎn)線平均加工速度為2 000 kg/h時，輸送電機轉(zhuǎn)速為40 r/min，根據(jù)喂入量監(jiān)測數(shù)據(jù)，實時喂入量誤差范圍為?1 000～1 000 kg/h，喂入量誤差變化率范圍為?20%～20%，試驗過程發(fā)現(xiàn)，當人工調(diào)控輸送電機，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍在?15～15 r/min時，可以有效抑制喂入量波動，而超過此范圍易造成喂入量波動增加，因此本研究設(shè)置輸送機電機轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)量的基本論域為[?15,15]，誤差的基本論域為[?1 000,1 000]，誤差變化率的基本論域為[?20%, 20%]，對應(yīng)模糊論域均為{?6，?4，?2，0，2，4，6}。根據(jù)模糊控制理論，誤差的量化因子K、誤差變化率的量化因子K和輸出量的比例因子K的計算公式：

式中1、2、分別為誤差、誤差變化率、輸出變量的模糊論域最大值；max、max、max分別為誤差誤差變化率、輸出變量的基本論域最大值。計算結(jié)果為K=0.006，K=0.3，K=2.5。

選擇隸屬度函數(shù)時，三角形隸屬函數(shù)利于簡化計算，且易于實現(xiàn)，因此選擇三角形隸屬函數(shù)作為、和的隸屬函數(shù)，如圖6所示。

根據(jù)系統(tǒng)監(jiān)測的喂入量誤差及誤差變化趨勢，結(jié)合試驗總結(jié)出模糊規(guī)則：

1）若喂入量誤差為正大，誤差變化率為正大，則輸出控制量為正大；喂入量誤差及誤差變化率均為正大，表明喂入量反饋值所對應(yīng)的欠調(diào)量相對較大，且現(xiàn)象顯著，因此需提高控制量；

2）若喂入量誤差為負大，誤差變化率為負大，則輸出控制量為負大；喂入量誤差及誤差變化率均為負大，表明喂入量反饋值所對應(yīng)的超調(diào)量相對較大，且現(xiàn)象顯著，因此需降低控制量；

3）若喂入量誤差為負小，誤差變化率為正小，則輸出控制量為零；喂入量誤差為負小表明喂入量反饋值超過給定值得范圍并不大，且誤差變化率為正小，表明二者之間的差距正在逐漸減小，因此短時間內(nèi)可以令控制量保持穩(wěn)定不變，即設(shè)為0。

在上述模糊規(guī)則基礎(chǔ)上做出模糊規(guī)則表如表2所示。根據(jù)模糊規(guī)則表即可得到輸入量與和輸出變量的模糊關(guān)系。

表2 模糊規(guī)則表

解模糊是根據(jù)模糊規(guī)則決策后的模糊量轉(zhuǎn)換為清晰量的過程。喂入量誤差和誤差變化率與量化因子相乘取整得到量化等級，根據(jù)隸屬度函數(shù)（圖6所示）采用最大隸屬度法可得量化等級對應(yīng)的模糊子集，根據(jù)模糊規(guī)則表（表2所示）即可求得控制量的模糊子集，再根據(jù)隸屬函數(shù)（圖6所示）采用最大隸屬度法求得模糊子集對應(yīng)的量化等級。為得到輸送電機轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)量的具體值，還需要將量化等級乘以比例因子K，此時即為電機調(diào)節(jié)量的精確值。如得出控制量等級為4，則輸送電機轉(zhuǎn)速增加10 r/min。

3.2.3 去鱗滾筒控制

去鱗滾筒的控制流程如圖7所示。魚去鱗率和損傷率數(shù)據(jù)是對去鱗機進行轉(zhuǎn)速調(diào)控的主要依據(jù)，該數(shù)據(jù)由合作單位研發(fā)的魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)實時提供。實際加工過程中，去鱗滾筒的轉(zhuǎn)速和喂入量會直接影響魚體去鱗效果，當去鱗滾筒轉(zhuǎn)速過慢或喂入量過大時，魚體表面損傷率低但同時魚去鱗率也會降低，去鱗滾筒轉(zhuǎn)速過高時，魚去鱗率提高但同時魚體損傷率也會提高，因此需選擇合適的轉(zhuǎn)速范圍。本研究所用生產(chǎn)線平均加工速度為2 000 kg/h，當喂入量大于2 300 kg/h時或小于1 700 kg/h時，去鱗率和損傷率的波動會變大，同時去臟工序發(fā)生堵塞的概率也會增加，因此該生產(chǎn)線的理想喂入量波動范圍為1 700～2 300 kg/h。根據(jù)去鱗加工前羅非魚的喂入量及去鱗加工后去鱗率的多源實時數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)實際生產(chǎn)經(jīng)驗數(shù)據(jù)來制定系統(tǒng)的控制流程，在保證一定生產(chǎn)率的情況下提高去鱗效果，同時減小魚體損傷率，若去鱗率小于95%，則控制去鱗滾筒在限速100 r/min范圍內(nèi)進行自動增速，并減小喂入量；若去鱗率大于等于95%，則在保證去鱗率的情況下分對魚體損傷率進行分析，并根據(jù)分析結(jié)果對去鱗滾筒的運行速度及喂入量進行調(diào)節(jié)，使得喂入量保持在較為合適的區(qū)間，同時有效地抑制去鱗率和損傷率波動，提高去鱗機工作穩(wěn)定性，保證作業(yè)質(zhì)量。由于魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測系統(tǒng)安裝于去鱗滾筒的出口處，因此對于去鱗率和損傷率的監(jiān)測約有2 s的滯后性，為避免過度調(diào)節(jié)，本研究對每個監(jiān)控周期（2～4 s）內(nèi)滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍為1 r/min。

3.2.4 軟件實現(xiàn)

為實現(xiàn)加工過程的信息化與智能化，基于以上控制規(guī)則研發(fā)了一套魚初加工喂入量實時監(jiān)測及運行參數(shù)在線控制系統(tǒng)，操作人員只需要在軟件上點擊或鍵入操作即可實現(xiàn)對魚初加工過程的喂入量實時監(jiān)控與運行參數(shù)的在線控制。

魚初加工喂入量實時監(jiān)測及運行參數(shù)在線控制軟件是一個基于QT框架[25]的窗口應(yīng)用程序，包含魚喂入量監(jiān)測程序和控制程序兩個部分，軟件采用Visual Studio 2015和QT框架結(jié)合的方式進行編寫，實現(xiàn)以下功能：

1）通過工業(yè)相機SDK二次開發(fā)進行動態(tài)羅非魚圖像采集并顯示，通過調(diào)用庫函數(shù)實現(xiàn)對工業(yè)相機曝光時間、增益等參數(shù)的調(diào)整；

2）通過上位機軟件與PLC連接，并接收去鱗率、損傷率等數(shù)據(jù)；

3）對提升機輸送速度、輸送機輸送速度及去鱗機輸送速度進行實時采集監(jiān)控；

4）通過LRMF算法對羅非魚圖像進行處理并結(jié)合建立的模型進行喂入量監(jiān)測；

5）基于建立的控制規(guī)則，實現(xiàn)對喂入量的穩(wěn)定性控制，及去鱗滾筒的轉(zhuǎn)速控制。

6）將采集及接受到的參數(shù)顯示到界面。

4 系統(tǒng)測試

4.1 試驗設(shè)備與方法

為對魚初加工喂入量監(jiān)測及運行參數(shù)在線控制系統(tǒng)進行評估，在廣東水產(chǎn)加工企業(yè)對系統(tǒng)進行了功能及性能測試，系統(tǒng)測試圖如圖8所示。

羅非魚從公司加工車間隨機獲得，羅非魚規(guī)格為350～750 g。

4.1.1 喂入量監(jiān)測試驗

由于實際的喂入量實時數(shù)據(jù)無法獲取，本研究采用每一批次試驗的平均喂入量代替實時喂入量進行測試。隨機從樣本中挑選20筐（總質(zhì)量41.89 kg）不等份的魚，對其稱重后分別通過魚視覺監(jiān)測系統(tǒng)進行采集。

4.1.2 去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準確率試驗

將滾筒轉(zhuǎn)速設(shè)定為0～20 r/min內(nèi)任意數(shù)值，使用轉(zhuǎn)速表實測去鱗滾筒轉(zhuǎn)速1，與系統(tǒng)界面顯示值2進行比較，按照式（9）計算去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準確率，測量3次取平均值。

式中A為去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準確率，%；1為實測去鱗滾筒轉(zhuǎn)速，r/min；2為系統(tǒng)采集的去鱗滾筒轉(zhuǎn)速，r/min。

4.1.3 輸送速度采集準確率試驗

將水平輸送機設(shè)定為0～1.5 m/s任意速度，試驗轉(zhuǎn)速表實測水平輸送機輸送速度3，與系統(tǒng)界面顯示值4進行比較，按照式（10）計算去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準確率，測量3次取平均值。

式中A為去輸送轉(zhuǎn)速采集準確率，%；3為實測輸送速度，m/s；4為系統(tǒng)采集的輸送速度，m/s。

4.1.4 參數(shù)控制試驗

將提升機的上料速度調(diào)至適合數(shù)值（0.2 m/s），提升機與水平輸送帶高度差調(diào)整為15 cm，開啟生產(chǎn)線設(shè)備。

觀察軟件參數(shù)顯示區(qū)相機的幀率、曝光時間、平鋪輸送裝置電機轉(zhuǎn)速、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速、實時喂入量、去鱗率等數(shù)值及其變化，記錄喂入量走勢。設(shè)定喂入量數(shù)值，減少投放物料速度，觀察參數(shù)顯示區(qū)各參數(shù)值的變化，并觀測V90驅(qū)動器上顯示的實時轉(zhuǎn)速與軟件界面顯示是否一致，隨后逐漸增加投放物料速度，持續(xù)觀察上述參數(shù)值變化。

4.2 試驗結(jié)果及分析

魚喂入量試驗結(jié)果如表3所示。

表3 喂入量監(jiān)測試驗結(jié)果

注：實際質(zhì)量為單次試驗樣本總質(zhì)量，kg；采集質(zhì)量為單次試驗喂入量監(jiān)測過程采集總質(zhì)量，kg。

Note: The actual mass is the total mass of a single test sample, kg; The collected mass is the total mass collected of a single test feed rate during monitoring process, kg.

從表3得出測試時平均喂入量大于2 000 kg/h，平均喂入量采集誤差為4.39%，喂入量數(shù)據(jù)監(jiān)測精度滿足生產(chǎn)線實時控制需求。分析誤差原因為魚體顏色變化較大，某些魚腹顏色和傳送帶背景顏色差異過小，導致部分魚腹缺失；同時魚體之間仍會產(chǎn)生頭尾之間的重疊，且魚受刺激時會產(chǎn)生應(yīng)激反應(yīng)，如張開魚鰭、翻跳等，都會對魚的圖像采集結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。

去鱗滾筒轉(zhuǎn)速和輸送速度采集準確率試驗結(jié)果分別為去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準確率為98.5%、98.6%，均滿足實際加工及系統(tǒng)調(diào)控參數(shù)準確率要求。

測試過程魚初加工喂入量實時監(jiān)測及運行參數(shù)在線控制系統(tǒng)工作正常。系統(tǒng)能按照控制規(guī)則實時對輸送速度及去鱗滾筒轉(zhuǎn)速進行調(diào)控，加工過程部分喂入量變化曲線如圖9所示，喂入量控制開啟前監(jiān)測喂入量數(shù)值波動范圍為1 204～2 969 kg/h，極差為1 765 kg/h，喂入量控制開啟后監(jiān)測喂入量數(shù)值波動范圍為1 572～2 569 kg/h，極差為997 kg/h，喂入量控制開啟之后較開啟之前曲線波動范圍減小了43.5%。生產(chǎn)線整體運行平穩(wěn)，且滾筒轉(zhuǎn)速始終控制在80～100 r/min范圍內(nèi)，系統(tǒng)控制響應(yīng)時間小于1 s，滿足工廠實際加工需求。

5 結(jié) 論

1）研究了動態(tài)情況下羅非魚的圖像面積與其質(zhì)量的關(guān)系，構(gòu)建動態(tài)情況下的羅非魚面積-質(zhì)量模型，模型決定系數(shù)2為0.90，基于此模型的喂入量數(shù)據(jù)監(jiān)測準確率可達95.61%。

2）設(shè)計了魚初加工喂入量檢測和運行參數(shù)在線控制系統(tǒng)，可實現(xiàn)對魚喂入量、輸送速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速的實時監(jiān)測和控制。經(jīng)測試，去鱗滾筒轉(zhuǎn)速和輸送速度采集準確率分別可達98.5%和98.6%，系統(tǒng)的控制響應(yīng)時間小于1 s。

3）應(yīng)用模糊控制理論，研究了羅非魚加工過程的實時喂入量控制方法，利用該方法可以有效減小喂入量波動，試驗結(jié)果表明，平均加工速度為2 000 kg/h時，利用該方法后喂入量波動范圍減小了43.5%，顯著提高了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。

本文以羅非魚為研究對象進行初加工生產(chǎn)過程的參數(shù)監(jiān)測及控制研究，由于淡水魚種類繁多，體態(tài)差異較大，故本文喂入量監(jiān)測及控制方法是否適用于其他種類的魚尚需進一步研究。

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Monitoring of feeding rate and online control of parameters in primary processing of Tilapia

Zhang Chao, Huang Jianbin, Cheng Fang※

(310058,)

This study aims to realize the real-time monitoring and online control of material status and parameters of equipment during fish primary processing. Taking Tilapia as the research object, a real-time monitoring system was developed using machine vision. Multi-source data and knowledge fusion were used to establish an online control system for the operational parameters. The system was mainly composed of an industrial computer, PLC, industrial camera, servo motor and monitor. The research contents included: 1) Multi-target images of Tilapia were taken online under the different acquisition frames and exposure time of the camera, according to the changes in the real-time conveying speed of the production line. The influencing factors of Tilapia spreading were investigated in the simulation. A field experiment was then carried out to optimize the structure and operational parameters. 2) Local threshold, Remove, Morphological processing, Median Filter (LRMF) image processing were designed to extract ROI of Tilapia images with different sizes under the grid background. An area-weight model of Tilapia was established under high-speed dynamic conditions. Accurate monitoring of Tilapia feeding rate was realized to reduce the random overlap between fish bodies. 3) Fuzzy control was utilized to improve the stability of the feeding rate during Tilapia processing in the production line. 4) A control software was developed to real-time monitor and adjust the feeding rate and key operating parameters, such as the feeding rate, conveyor belt speed, and descaling drum speed. The test results showed that machine vision was feasible to real-time acquire and tailor the feeding rate of Tilapia in the production line. The best spreading of fish was achieved with the average spreading rate of 87% when the height difference between the hoist and conveyor belt was 15 cm, the conveying speed difference was 0.25 m/s, and the horizontal conveying speed was 0.3-0.7 m/s. The range of spreading rate was 1.87%, suitable for the requirements of feeding rate monitoring. The coefficient of determination was 0.9 in the Tilapia area-weight model, and the accuracy rates for the acquisition of feeding rate, the rotation speed of descaling drum, and the conveying speed reached 95.61%, 98.5%, and 98.6%, respectively. More importantly, the response time of the system was less than 1s. In addition, the fluctuation range of feeding rate was reduced by 43.5% after the application of the system, while the descaling drum realized self-regulation at 80-100 r/min, when the average processing speed of the production line was 2 000 kg/h, indicating the high processing performance of production lines. A rule-based closed-loop online regulation of operating parameters was realized for the requirements of real-time monitoring of fish primary processing. The finding can provide promising technical references for the automation control in the production line of freshwater fish primary processing.

production control; image processing; fuzzy control; feeding rate monitoring; fish primary processing; data acquisition

Zhang Chao, Huang Jianbin, Cheng Fang. Monitoring of feeding rate and online control of parameters in primary processing of Tilapia[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 46-54. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.006 http://www.tcsae.org

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.006

2021-03-19

2021-06-27

國家重點研發(fā)計劃項目（2018YFD0700905）

張超，研究方向為機器視覺與自動控制。Email：czhang05@126.com

成芳，博士，教授，博士生導師，研究方向為智能農(nóng)業(yè)裝備等。Email：fcheng@zju.edu.cn

張超，黃劍彬，成芳. 羅非魚初加工喂入量監(jiān)測與運行參數(shù)在線控制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2021，37(13)：46-54. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.006 http://www.tcsae.org

S985.1+3

A

1002-6819(2021)-13-0046-09