疵病繭在線檢測(cè)與分離設(shè)備的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

鄭祚福，龔楊軒，朱夢(mèng)琦，秦龍斌，林海濤

（廣西科技大學(xué) 生物與化學(xué)工程學(xué)院，廣西 柳州 545006）

廣西是全國(guó)乃至世界第一大優(yōu)質(zhì)原料繭基地，目前其在桑蠶資源綜合利用機(jī)械化、自動(dòng)化方向仍缺乏革命性的創(chuàng)新與創(chuàng)造[1]。而蠶繭的分類分級(jí)是桑蠶資源利用的重要一環(huán)，對(duì)提高生絲品質(zhì)和蠶繭利用率有積極意義。隨著繅絲原料價(jià)格的攀升和專業(yè)選繭工的稀缺，繅絲企業(yè)迫切需要提高蠶繭的利用率及研究其分類分級(jí)的自動(dòng)化[2]。

調(diào)研廣西嘉聯(lián)絲綢股份有限公司和鹿寨縣貴盛繭絲工貿(mào)有限公司，發(fā)現(xiàn)受限于企業(yè)規(guī)模、蠶繭價(jià)格波動(dòng)和人工費(fèi)用，蠶繭的分類分級(jí)并沒(méi)有得到足夠的重視，導(dǎo)致蠶繭利用率和利用價(jià)值未能得到有效提高。此類企業(yè)在煮繭繅絲前依靠工人對(duì)蠶繭進(jìn)行分類的做法已經(jīng)極不可取，蠶繭的分選工序迫切需要提高效率和準(zhǔn)確率。

因此本團(tuán)隊(duì)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，針對(duì)選繭工序構(gòu)建新型選繭設(shè)備。選繭設(shè)備在兩家企業(yè)的工廠中采集蠶繭特征，并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與識(shí)別，應(yīng)用RecoCJ軟件達(dá)到疵病繭識(shí)別準(zhǔn)確率高，蠶繭分類效率高等目的。

1 智能選繭邏輯

1.1 傳統(tǒng)蠶繭分類

傳統(tǒng)的收繭模式為蠶農(nóng)、繭站和企業(yè)三方協(xié)同，蠶農(nóng)新鮮收獲的蠶繭會(huì)打包集中送到繭站，再由繭站運(yùn)送到企業(yè)。在此過(guò)程中，一部分蠶繭從繭站運(yùn)送到繅絲廠進(jìn)行鮮繭繅絲，一部分制成干繭進(jìn)行干繭繅絲。本文主要針對(duì)干繭的分選進(jìn)行論述。蠶繭一般分為上繭、次繭和下繭[3]。

上繭是繭形、繭色、繭層特征優(yōu)秀及沒(méi)有疵點(diǎn)的繭，其在視覺(jué)識(shí)別上首先需要確定不是雙宮繭，然后確定繭色純白，最后確定繭層合理，排除多層繭及棉繭等繭層缺陷。

次繭是繭形、繭色、繭層和疵點(diǎn)有輕微缺陷的蠶繭，其提取的特征參數(shù)在視覺(jué)識(shí)別上未超出設(shè)定的缺陷閾值，屬于不影響用于繅制正品生絲，但不是下繭的繭。

下繭是繭形、繭色、繭層和疵點(diǎn)等方面有嚴(yán)重缺陷，不能或不宜繅制正品生絲的繭的統(tǒng)稱，有：雙宮繭、黑斑繭、棉繭、多層繭、口繭、霉繭、多疵點(diǎn)繭、血繭、異色繭和油繭等[4]。

一般來(lái)說(shuō)，在蠶繭的貿(mào)易過(guò)程中，應(yīng)將不同等級(jí)蠶繭分開(kāi)出售[5]。

例如，若使用霉繭繅制生絲，首先在煮繭階段，其霉腐部分會(huì)使煮繭助劑大量失活，影響其周圍的好繭吸收藥劑，進(jìn)一步影響其解舒質(zhì)量。其次在繅絲階段霉繭的霉?fàn)€部分影響其強(qiáng)力，會(huì)導(dǎo)致繅絲牽絲張力不勻，容易落緒。

要想在進(jìn)行煮繭繅絲前做好蠶繭的品質(zhì)控制，必須認(rèn)真分選不同類型的蠶繭，以免次繭、下繭混在好繭中污染好繭，使好繭變成下繭[6]。在有次繭、下繭混入上繭中時(shí)，疵病繭對(duì)生絲的清潔、潔凈均有程度不一的影響[7]。

1.2 智能分類邏輯

由于蠶繭瑕疵多種多樣，且運(yùn)送到繅絲廠的蠶繭已經(jīng)對(duì)缺陷明顯的蠶繭進(jìn)行過(guò)初步剔除，本設(shè)備對(duì)蠶繭設(shè)定2個(gè)大類標(biāo)簽：好繭（包括上繭和次繭）、壞繭（黑斑繭、棉繭、多層繭、霉繭等）。兼顧其他企業(yè)開(kāi)發(fā)的雙宮繭繅絲技術(shù)，所以設(shè)備根據(jù)繭形特征也能針對(duì)雙宮繭進(jìn)行識(shí)別與分類，并標(biāo)記為“雙宮”，將蠶繭的利用價(jià)值最大化。本設(shè)備智能算法的判斷邏輯如圖1所示。

圖1 識(shí)別算法邏輯圖

2 選繭設(shè)備硬件

本設(shè)備主要由前后容繭器，蠶繭粘結(jié)分離裝置，高頻工業(yè)相機(jī)及其連接轉(zhuǎn)載識(shí)別算法的計(jì)算機(jī)、磁導(dǎo)標(biāo)記組件和缺陷分離裝置組成[8-10]。設(shè)備的基本工藝流程如圖2所示。

圖2 設(shè)備工藝流程圖

本設(shè)備分為前道和后道。

前道主要由前容繭器、蠶繭粘結(jié)分離裝置、高頻工業(yè)相機(jī)及其連接的計(jì)算機(jī)識(shí)別算法組成。

后道主要由磁導(dǎo)標(biāo)記組件、缺陷分離裝置及后容繭器組成器，如圖3所示。

圖3 設(shè)備結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖

2.1 高頻相機(jī)及FA鏡頭

2.1.1 高頻相機(jī)

本設(shè)備選用的高頻工業(yè)相機(jī)是?？禉C(jī)器人技術(shù)有限公司2000萬(wàn)像素的CMOS卷簾門(mén)面陣相機(jī)，型號(hào)為MV-CE200-10UC，具體參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 高頻工業(yè)相機(jī)參數(shù)表

該型號(hào)相機(jī)具有5472×3648的高分辨率，可以將應(yīng)用場(chǎng)景的視野拉得更加廣闊而不失細(xì)節(jié)，單位時(shí)間能夠采集到更多的蠶繭特征參數(shù)。同時(shí)其2.4×2.4μm的像元尺寸，使得蠶繭圖像在高倍放大的后期處理中保持清晰的紋理特征。

由于該型號(hào)相機(jī)傳感器為卷簾快門(mén)傳感器，所以設(shè)備輸送蠶繭的速度需要相應(yīng)匹配得較低，為0.2m/s。

2.1.2 FA鏡頭

本設(shè)備選用的鏡頭是?？禉C(jī)器人技術(shù)有限公司工業(yè)FA鏡頭，型號(hào)為MVL-FK1128M-12MPE，具體參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 遠(yuǎn)心鏡頭參數(shù)表

該鏡頭視場(chǎng)角廣闊，能同時(shí)容納更多試樣。本設(shè)備實(shí)際應(yīng)用中，距離為17.52mm時(shí)其對(duì)角線視角為66.7°；距離為14.14mm時(shí)水平方向視角為57°；距離為10.35mm時(shí)垂直方向視角為57°。同時(shí)該鏡頭畸變率僅為1.5%，且設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，較適合于本設(shè)備的應(yīng)用場(chǎng)景。

2.2 粘結(jié)分離裝置

粘結(jié)分離裝置接在前容器后，主要由分層孔洞板延時(shí)震動(dòng)部件和分繭擋板部件組成。

分層孔洞板延時(shí)震動(dòng)部件是上下兩層結(jié)構(gòu)，分為a、b兩層（圖4），利用分層孔洞板延時(shí)震動(dòng)初步分離粘結(jié)的蠶繭。蠶繭團(tuán)下落后首先接觸第一層孔洞板，第一層的孔洞相對(duì)較大，能通過(guò)3～4個(gè)蠶繭結(jié)成的小團(tuán)。隨后落到第二層孔洞板，第二層的孔洞較小僅能通過(guò)1～2個(gè)蠶繭，見(jiàn)圖4標(biāo)示。

圖4 粘結(jié)分離裝置實(shí)物及結(jié)構(gòu)圖

在本部件實(shí)際使用中，第二層孔洞板相對(duì)第一層孔洞板延時(shí)震動(dòng)，這樣的結(jié)構(gòu)有利于解開(kāi)粘結(jié)勾絲在兩層板中間的蠶繭。

在分層孔洞的延時(shí)震動(dòng)部件下方，是分繭擋板部件，前后擋板控制有限蠶繭，進(jìn)行快速的二次分離，將掉落的蠶繭團(tuán)分為a、b兩個(gè)蠶繭集合區(qū)（圖5）。

圖5 分繭擋板部件實(shí)物圖

2.3 缺陷分離裝置

在進(jìn)入缺陷分離裝置前，蠶繭首先接受采樣光室的高頻工業(yè)相機(jī)的特征采集。經(jīng)過(guò)對(duì)比識(shí)別后，本設(shè)備利用磁性小棒將識(shí)別結(jié)果標(biāo)記在每一個(gè)采樣蠶繭上（圖6）。在缺陷分離裝置部分，通過(guò)PLC上位機(jī)控制氣動(dòng)閥門(mén)，當(dāng)被標(biāo)記為“壞繭”的樣本經(jīng)過(guò)氣動(dòng)閥門(mén)時(shí)，觸發(fā)識(shí)別邏輯并執(zhí)行將其吹下輸送帶的動(dòng)作。

圖6 蠶繭特征采集及缺陷分離裝置圖

3 識(shí)別邏輯及軟件界面

蠶繭的圖像處理主要是為了提取其外型特征，排除采樣背景的干擾。本設(shè)備使用的RecoCJ軟件算法對(duì)蠶繭圖像處理的步驟主要有3步：第一步是截取單個(gè)蠶繭圖像進(jìn)行閾值分割和形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算；第二步是通過(guò)圖像的波峰波谷特征，構(gòu)建蠶繭表面紋理；第三步是依據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)樣照進(jìn)行判別。經(jīng)過(guò)工業(yè)相機(jī)采集的蠶繭特征如圖7。

圖7 采集蠶繭特征圖

識(shí)別軟件的可視化界面（圖8）主要分為：實(shí)時(shí)監(jiān)控區(qū)塊、標(biāo)簽識(shí)別區(qū)塊、標(biāo)簽鎖定區(qū)塊及單幀觀察區(qū)塊。

在可視化軟件的實(shí)時(shí)監(jiān)控區(qū)塊可以實(shí)時(shí)顯示設(shè)備兩條輸送軌道上的蠶繭圖像，同時(shí)著重顯示蠶繭軌道中間的標(biāo)簽序列（例如：5561、4532等）。每一個(gè)標(biāo)簽運(yùn)行到最左端則為進(jìn)入準(zhǔn)識(shí)別階段，將被進(jìn)行紅框顯示，如圖8的a區(qū)。

在標(biāo)簽識(shí)別區(qū)塊（如圖8的b區(qū)），顯示（n-2）個(gè)標(biāo)簽序列中的軌道內(nèi)含有蠶繭的識(shí)別結(jié)果（當(dāng)前識(shí)別的蠶繭為第n個(gè)蠶繭，由于特征提取和識(shí)別時(shí)間，延時(shí)2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)識(shí)別樣進(jìn)行顯示），分為上下兩個(gè)部分，上半部分顯示的是結(jié)果及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，下半部分顯示的是標(biāo)簽位置及其對(duì)應(yīng)的識(shí)別結(jié)果。

在標(biāo)簽鎖定區(qū)塊（如圖8的c區(qū)），由顯示紅框標(biāo)簽的圖像界面和暫停按鈕組成，其對(duì)應(yīng)的是實(shí)時(shí)監(jiān)控區(qū)塊進(jìn)入準(zhǔn)識(shí)別階段的標(biāo)簽序列，此時(shí)后臺(tái)正在進(jìn)行該標(biāo)簽位置上下兩路蠶繭的特征提取與對(duì)比識(shí)別，其結(jié)果將延時(shí)顯示在標(biāo)簽識(shí)別區(qū)塊上。

在單幀觀察部分，可以勾選單幀觀察按鈕，對(duì)每一幀圖像的特征提取過(guò)程和識(shí)別過(guò)程進(jìn)行單獨(dú)記錄，如圖8的d區(qū)。

圖8 RecoCJ軟件實(shí)時(shí)監(jiān)控區(qū)塊a、標(biāo)簽識(shí)別區(qū)塊b、標(biāo)簽鎖定區(qū)塊c及單幀觀察區(qū)塊d

設(shè)備實(shí)際檢測(cè)中實(shí)時(shí)監(jiān)控區(qū)塊的蠶繭對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽識(shí)別情況解讀圖見(jiàn)圖9。通過(guò)圖9可以看到，標(biāo)簽位置為“TAG-4532”的2個(gè)蠶繭，分別被軟件標(biāo)記為“TAG-4532，上”、“TAG-4532，下”，即圖9中分別標(biāo)為a、b的2個(gè)繭。

圖9 RecoCJ軟件實(shí)際應(yīng)用解讀圖

通過(guò)放大圖像，可以看出蠶繭a表面繭色特征有異色，同時(shí)其異色部分由于腐敗變軟，出現(xiàn)結(jié)構(gòu)凹陷，繭形繭層特征差異明顯，被識(shí)別為壞繭。與之形成強(qiáng)烈對(duì)比的b繭，繭色、繭形和繭層特征正常，被識(shí)別為好繭。

在前述兩家企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中，視覺(jué)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別出每個(gè)清晰的蠶繭特征，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.7%。同時(shí)，通過(guò)繼續(xù)收集每個(gè)季節(jié)，不同莊口的蠶繭特征，讓軟件數(shù)據(jù)庫(kù)繼續(xù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和儲(chǔ)備。

4 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前如何降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品品質(zhì)，提高企業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化和智能化，已經(jīng)成為解決繅絲企業(yè)發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵問(wèn)題。本設(shè)備專為選繭工序設(shè)計(jì)，通過(guò)蠶繭特征采集，運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)化剔除疵病繭等手段，實(shí)現(xiàn)了蠶繭的在線自動(dòng)分離。其應(yīng)用過(guò)程具有無(wú)損檢測(cè)，操作簡(jiǎn)便，檢驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確，實(shí)用性高等特點(diǎn)。應(yīng)用本設(shè)備可極大降低企業(yè)對(duì)于專業(yè)選繭工人的依賴度，降低繅絲企業(yè)的生產(chǎn)成本，提高繅絲生產(chǎn)效率以及產(chǎn)品品質(zhì)，對(duì)推動(dòng)繅絲生產(chǎn)線自動(dòng)化和智能化的發(fā)展以及繅絲行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步具有重要的意義。