郭政，史建新，周軍，蔡建，劉航

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械交通學(xué)院，烏魯木齊 830052)

機(jī)器視覺(jué)在線檢測(cè)核桃大小軟件設(shè)計(jì)

郭政，史建新，周軍，蔡建，劉航

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)械交通學(xué)院，烏魯木齊 830052)

【目的】設(shè)計(jì)一種可以利用機(jī)器視覺(jué)對(duì)核桃大小進(jìn)行在線分級(jí)處理的軟件。【方法】通過(guò)配置大恒USB2.0工業(yè)相機(jī)，實(shí)時(shí)獲取核桃在線檢測(cè)時(shí)RGB圖像，利用VS2010開發(fā)出界面程序?qū)Σ杉降膱D像源數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和預(yù)處理，獲得輪廓圖像。利用OpenCV的圖像矩計(jì)算原理提取核桃外形尺寸數(shù)據(jù)，為下位機(jī)控制板提供等級(jí)信號(hào)控制不同等級(jí)電磁閥動(dòng)作?！窘Y(jié)果】軟件可以同步顯示處理前后的圖像，實(shí)現(xiàn)了圖像優(yōu)化采集和分割閾值手動(dòng)調(diào)節(jié)?！窘Y(jié)論】基于機(jī)器視覺(jué)在線檢測(cè)核桃大小軟件可以判定不同外形尺寸大小的核桃，可以將分級(jí)信號(hào)準(zhǔn)確送出。

機(jī)器視覺(jué)；在線檢測(cè)；OpenCV；核桃；自動(dòng)分級(jí)

0 引 言

【研究意義】對(duì)果蔬產(chǎn)品進(jìn)行分級(jí)是采后加工的重要環(huán)節(jié)，是提升果蔬產(chǎn)品品質(zhì)、方便其貯藏和運(yùn)輸、提高產(chǎn)品附加值的有效方法[1]?；跈C(jī)器視覺(jué)的農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)技術(shù)具有實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、自動(dòng)化程度高等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用。自2010年起新疆核桃總產(chǎn)量穩(wěn)居全國(guó)第二名[2]。目前新疆核桃分級(jí)方法多用滾筒篩和輥軸分級(jí)法等[3]，此類核桃機(jī)械分級(jí)方法具有效率高、設(shè)備簡(jiǎn)單可靠等優(yōu)點(diǎn)，但是存在對(duì)于分級(jí)等級(jí)控制不夠精確、薄皮核桃在分級(jí)中容易造成損傷等問(wèn)題。而基于機(jī)器視覺(jué)的核桃在線檢測(cè)方法較好，其中，控制軟件的性能對(duì)整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)作起著決定作用。【前人研究進(jìn)展】已有多人對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)控制軟件進(jìn)行研究。張杰[4](2006)采用8位單片機(jī)實(shí)現(xiàn)了圖像采集，實(shí)現(xiàn)了將圖像傳輸?shù)街行奶幚碛?jì)算機(jī)中進(jìn)行處理。陳豐農(nóng)[5](2012)利用VS2005開發(fā)了MFC界面軟件，實(shí)現(xiàn)了小麥閾值分割，并利用串口實(shí)時(shí)通信。龔愛(ài)平[6](2012)采用Java語(yǔ)言為智能手機(jī)開發(fā)了機(jī)器視覺(jué)圖像處理軟件，可測(cè)量不同形狀和顏色的葉片面積及對(duì)柑橘進(jìn)行估產(chǎn)。張叢[7](2015)使用VS2008結(jié)合OpenCV實(shí)現(xiàn)了零件識(shí)別的上位機(jī)控制軟件，包括圖像采集、處理、識(shí)別和定位功能。虞飛宇[8](2015)通過(guò)VisualC++6.0和OpenCV對(duì)工業(yè)相機(jī)二次開發(fā)，實(shí)時(shí)顯示圖像處理結(jié)果并從打印口并行輸出?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】針對(duì)機(jī)械式核桃大小分級(jí)機(jī)等級(jí)控制不精確以及部分品種核桃機(jī)械分級(jí)中易破損的問(wèn)題，研究通過(guò)使用VS2010和最新版本圖像視覺(jué)庫(kù)OpenCV2.4.9對(duì)USB接口工業(yè)相機(jī)進(jìn)行二次開發(fā)，著手基于內(nèi)存圖像處理機(jī)制，設(shè)計(jì)軟件可以在線實(shí)時(shí)獲取核桃輪廓數(shù)據(jù)，并判斷大小等級(jí)?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)功能，研究相機(jī)采集圖像類型和圖像處理庫(kù)軟件所支持格式相匹配，設(shè)計(jì)合理算法程序，使處理過(guò)程在庫(kù)支持下可以快速完成圖像采集與源圖像顯示、圖像處理、閾值調(diào)節(jié)和核桃輪廓數(shù)據(jù)顯示等步驟。

1 材料與方法

1.1 材 料

研究所需材料分為硬件平臺(tái)和開發(fā)軟件平臺(tái)。硬件平臺(tái)為搭建的核桃輸送系統(tǒng)和相機(jī)架設(shè)工具，采用開發(fā)硬件為大恒公司MER-030-120UM/UC工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)，此款相機(jī)是由大恒圖像公司最新研發(fā)的USB 2.0接口數(shù)字?jǐn)z像機(jī)。開發(fā)的軟件平臺(tái)為Windows 7 X64系統(tǒng)，采用VS2010 中MFC工具設(shè)計(jì)本次軟件主界面，同時(shí)利用Open CV2.4.9機(jī)器視覺(jué)庫(kù)函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。

核桃在檢測(cè)線上運(yùn)動(dòng)，到達(dá)相機(jī)底部中心位置A 時(shí)，光電開關(guān)會(huì)感應(yīng)到隨著核桃一起運(yùn)動(dòng)的金屬片，在圖像采集開發(fā)環(huán)境配置正確的前提下，信號(hào)觸發(fā)相機(jī)開啟采集過(guò)程。繪出系統(tǒng)工作示意圖。圖1

圖1 核桃在線圖像采集
Fig.1 Walnut online image acquisition

1.1.1 配置大恒相機(jī)

GxIAPI是此款大恒相機(jī)提供的軟件開發(fā)工具(SDK)，包括了GxIAPI.h、DxImageProc.h頭文件和GxIAPI.lib、DximageProc.lib庫(kù)。GxIAPI.lib主要功能為圖像采集，DximageProc.lib主要功能為圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。使用時(shí)需要對(duì)VS2010資源管理器進(jìn)行兩類接口函數(shù)的庫(kù)包含配置。列出主要配置屬性。表1

1.1.2 配置OpenCV2.4.9

在對(duì)相機(jī)獲得的圖像進(jìn)行處理時(shí)，需要配置OpenCV庫(kù)。OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，采用 C/C++語(yǔ)言編寫，可以運(yùn)行在多種操作系統(tǒng)上。由一系列C函數(shù)和少量C++類構(gòu)成，同時(shí)提供了Python、Ruby、MATLAB等語(yǔ)言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。視覺(jué)庫(kù)主體分為五個(gè)模塊：核心函數(shù)庫(kù) CV、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線性代數(shù)庫(kù) CXCORE、函數(shù)庫(kù) High GUI、輔助函數(shù)庫(kù)CvAux和機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)ML。通過(guò)正確配置將調(diào)用核心函數(shù)庫(kù)CV。(在不同電腦下配置，盤符可改變)。表2

表1 配置相機(jī)設(shè)置項(xiàng)
Table 1 Configure the camera Settings

屬性Property設(shè)置項(xiàng)Settings操作Operation包含目錄IncludeDirectoryGxIAPI.hDxImageProc.h包含目錄庫(kù)目錄LibraryDirectoriesGxIAPI.libDximageProc.lib包含目錄依賴項(xiàng)DependenciesGxIAPI.libDximageProc.lib添加

表2 配置OpenCV設(shè)置項(xiàng)
Table 2 Configure OpenCV Settings

屬性Property設(shè)置項(xiàng)Settings操作Operation路徑PathD:…VC10in添加包含目錄IncludeDirectoryD:…opencv&opencv2包含目錄依賴項(xiàng)DependenciesD:…VC10lib添加

1.2 方 法

1.2.1 相機(jī)采集圖像步驟框圖

大恒此款工業(yè)相機(jī)SDK是基于事件查詢來(lái)調(diào)用函數(shù)處理請(qǐng)求的。打開相機(jī)主要包括庫(kù)初始化、枚舉設(shè)備、功能控制、圖像采集接收事件、關(guān)閉庫(kù)和關(guān)閉設(shè)備等操作。在實(shí)際使用中，為了滿足生產(chǎn)效率的要求，相機(jī)將長(zhǎng)時(shí)間處于工作狀態(tài)，所以整個(gè)系統(tǒng)工作是否正常主要取決于控制軟件性能，快速處理開采命令、觸發(fā)拍照、圖像處理和注銷回調(diào)函數(shù)這四個(gè)過(guò)程將從根本上提高生產(chǎn)效率。繪出采集圖像流程和回調(diào)函數(shù)處理框圖。圖2

圖2 圖像采集流程
Fig.2 Image acquisition process

1.2.2 回調(diào)函數(shù)中顯示拍攝圖像

相機(jī)拍攝圖像時(shí)，會(huì)在特定的內(nèi)存中開辟臨時(shí)存放數(shù)據(jù)區(qū)域，調(diào)用函數(shù)通過(guò)指針作為參數(shù)指向數(shù)據(jù)區(qū)域，將數(shù)據(jù)讀出并顯示。此次采集設(shè)置圖像大小為656×492像素，采集模式為連續(xù)采集，采集格式為無(wú)損RAW，相機(jī)CCD面掃描，外觸發(fā)模式，發(fā)出信號(hào)由光電開關(guān)接觸金屬片給出上升沿觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)自動(dòng)白平衡，自動(dòng)持續(xù)曝光。其余為相機(jī)默認(rèn)參數(shù)設(shè)置。

以下給出采集主要接口函數(shù)代碼：

GX_STATUS InitParam()//初始化采集參數(shù)

GX_STATUS SetPixelFormat8bit()//設(shè)置8位圖像格式

Void OnFrameCallbackFun()//回調(diào)函數(shù)

{

memcpy(m_pBufferRaw,pImgBuf,nImgSize);//從回調(diào)函數(shù)中拷貝圖像數(shù)據(jù)

DxRaw8ImgProcess(m_pBufferRaw, m_pBufferRGB, nWidth, nHeight, & m_objImageProcess);//將原始RAW圖像轉(zhuǎn)為RGB圖像

DrawImage(m_pBufferRGB, nWidth, nHeight, m_pBmpInfo);//顯示圖像

}

運(yùn)行程序結(jié)果如圖3所示：

圖3 拍攝圖像顯示
Fig.3 Shooting images show

1.2.3 BYTE*圖像數(shù)據(jù)封裝為Mat類

Byte數(shù)據(jù)類型(字節(jié)型)用一個(gè)字節(jié)(Byte)儲(chǔ)存，可區(qū)別256個(gè)數(shù)字，取值范圍：0～255。由于實(shí)驗(yàn)不止是顯示拍攝圖像，還需要獲得核桃外形尺寸數(shù)據(jù)，所以在獲得相機(jī)拍攝原始圖像后，需要對(duì)原始圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)格式轉(zhuǎn)換和圖像處理，方便進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)的讀出和寫入。

在OpenCV中，Mat類是一個(gè)多維的密集數(shù)據(jù)數(shù)組。可以用來(lái)處理向量、矩陣、圖像和直方圖等常見的多維數(shù)據(jù)[9]。為了方便圖像處理，需要將相機(jī)拍攝的數(shù)據(jù)格式為BYTE*型圖像轉(zhuǎn)換為OpenCV可識(shí)別和處理的Mat類，之后才可以調(diào)用OpenCV中的圖像處理函數(shù)[10]。定義和源圖像高度寬度相同的空間，將三通道的RGB圖像指向該空間即可。主要代碼如下：

Mat Image(nHeight,nWidth,CV_8UC3,pDlg->m_pBufferRGB);//封裝為Mat類

1.2.4 在OpenCV中進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像處理[11]

獲得Mat類圖像后，將Mat類指針指向圖像處理函數(shù)，再利用OpenCV庫(kù)函數(shù)對(duì)圖像指針進(jìn)行灰度圖轉(zhuǎn)換、平滑圖像、Canny邊緣檢測(cè)、查找輪廓、輪廓繪制和圖像矩計(jì)算等操作，并通過(guò)窗口顯示函數(shù)將處理后的圖像指針繪制到軟件界面上。

實(shí)時(shí)圖像處理主要代碼如下：

on_ThreshChange()//進(jìn)入處理函數(shù)

{

cvtColor(Image,afterImage,CV_BGR2GRAY );//灰度圖轉(zhuǎn)化

blur(afterImage, afterImage, Size(3,3) );//以(3,3)內(nèi)核平滑圖像

Canny(afterImage，cannyMat_output);// Canny邊緣檢測(cè)函數(shù)

findContour(cannyMat_outputg_vContours,g_vHierarchy,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0))；//尋找輪廓

vector mu(Contours.size() );

for(unsigned int i=0;i< Contours.size(); i++ )

{

mu[i] = moments(Contours[i],false );

}//計(jì)算矩

drawing = Mat::zeros(cannyMat_output.size(),CV_8UC3 );

drawContours( drawing, Contours)；//繪制輪廓

}

運(yùn)行程序顯示出圖像處理結(jié)果。圖4

圖4 處理圖像顯示
Fig.4 Image show after processing

1.2.5 獲得核桃外形輪廓和面積像素

定義核桃輪廓長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為m_dLength，定義核桃正投影面積像素?cái)?shù)為m_dArea，通過(guò)調(diào)用OpenCV函數(shù)arcLength()和contourArea()，用尋找到的輪廓數(shù)組作為參數(shù)傳入。由于上一節(jié)中設(shè)置尋找輪廓格式為CV_RETR_EXTERNAL，所以傳入的數(shù)組參數(shù)值為Contours[0](即干凈背景下最外層圖像輪廓，此處即為核桃閾值分割后的圖像)，可獲得對(duì)應(yīng)核桃外形尺寸像素?cái)?shù)據(jù)。

即：

m_dLength =arcLength(Contours[0], true );

m_dArea= contourArea(Contours[0]);

2 結(jié)果與分析

2.1 測(cè)試數(shù)據(jù)

檢查代碼，并在DEBUG和RELEASE兩種模式下生成軟件界面。經(jīng)調(diào)試，軟件界面顯示正確，并對(duì)軟件運(yùn)行進(jìn)行測(cè)試：在輸送帶上擺上核桃，運(yùn)動(dòng)中觸發(fā)光電開關(guān)，相機(jī)接收到信號(hào)開始采集圖像，軟件從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)處理，然后顯示結(jié)果并發(fā)出等級(jí)信號(hào)給下位機(jī)，通信完畢后軟件自動(dòng)釋放為圖像開辟的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，結(jié)束一次采集，并迎接下一個(gè)核桃到來(lái)。實(shí)驗(yàn)采用每組50個(gè)核桃，共三組進(jìn)行試驗(yàn)，以每秒4個(gè)核桃的速度經(jīng)過(guò)采集區(qū)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表3，得出核桃觸發(fā)拍照率為98%，輪廓處理率為97.6%，達(dá)到設(shè)計(jì)要求。表3，圖5

表3 測(cè)試數(shù)據(jù)
Table 3 Test data

組別數(shù)Groupnumber樣品個(gè)數(shù)Samplenumber信號(hào)個(gè)數(shù)Signalnumber觸發(fā)拍照率Triggerrateofphoto(%)輪廓顯示次數(shù)Contournumber輪廓處理率Processingratioofcontour(%)15049984910025048964797.9350501004896平均Average5049984897.6

注：*樣品為新新2核桃

Note: Walnut of XinXin 2 as the sample

圖5 程序運(yùn)行整體界面
Fig.5 The whole interface of program

2.2 實(shí)現(xiàn)圖像優(yōu)化采集

圖像采集時(shí)，光源配置的合理性和核桃表面顏色將產(chǎn)生不同的圖像質(zhì)量，直接影響到后續(xù)處理的速度。簡(jiǎn)單干凈的背景和清晰可辨的輪廓會(huì)大大縮短算法計(jì)算的時(shí)間。因此，利用軟件可以對(duì)圖像采集過(guò)程進(jìn)行干預(yù)，通過(guò)調(diào)節(jié)Gamma、亮度、對(duì)比度和白平衡等參數(shù)可獲得前后景分明的圖像，大幅度減輕了軟件計(jì)算壓力，提高了處理效率。圖6

圖6 優(yōu)化采集后圖像
Fig.6 Optimizing the gathering image

2.3 實(shí)現(xiàn)像素?cái)?shù)顯示和輪廓圖像人工調(diào)節(jié)處理

運(yùn)行程序，除了顯示處理后的圖像還給出了核桃輪廓長(zhǎng)度像素和輪廓面積像素。其中核桃實(shí)際外形尺寸則應(yīng)根據(jù)不同核桃品種在對(duì)相機(jī)進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)定后，才可定量給出核桃等級(jí)(標(biāo)定方法見下一節(jié))。輪廓長(zhǎng)度像素和輪廓面積像素?cái)?shù)據(jù)。圖7

在對(duì)拍攝圖像處理時(shí)，為了降低圖像噪聲的干擾，避免輪廓數(shù)據(jù)提取時(shí)產(chǎn)生無(wú)關(guān)輪廓，可在交互界面以人工滑動(dòng)SLIDER CONTROL(滑塊控件)的方式,調(diào)節(jié)不同的分割閾值，軟件內(nèi)部函數(shù)會(huì)重新刷新閾值，并將新的分割閾值圖像顯示到界面上。圖8顯示了分割閾值為30和70下的處理圖像對(duì)比。圖8

圖7 顯示像素尺寸
Fig.7 Display pixel size

圖8 不同閾值下圖像手動(dòng)調(diào)節(jié)處理
Fig.8 automatically adjust processing under different threshold

2.4 觸發(fā)拍照率和輪廓處理率

核桃的輸送是靠鏈條傳動(dòng)完成的，由于輸送輥的自轉(zhuǎn)以及電機(jī)驅(qū)動(dòng)鏈條運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生的微小震動(dòng)，會(huì)使得核桃經(jīng)過(guò)圖像采集區(qū)時(shí)，光電開關(guān)感應(yīng)金屬片位置存在誤差，使得觸發(fā)拍照率不為100%。此外，雖然軟件可以實(shí)現(xiàn)圖像優(yōu)化采集，但是拍攝的外部環(huán)境光也會(huì)影響圖像采集質(zhì)量，造成圖像產(chǎn)生色差甚至出現(xiàn)核桃和背景邊界模糊的現(xiàn)象，使得軟件輪廓處理率達(dá)不到100%。

為了進(jìn)一步提高以上兩項(xiàng)結(jié)果參數(shù)，在后續(xù)研究中將考慮更換鏈條輸送為同步帶輸送，優(yōu)化傳動(dòng)機(jī)構(gòu)，提高運(yùn)行的穩(wěn)定性，保證觸發(fā)拍照率。其次，加裝拍攝暗箱，創(chuàng)造不受外界環(huán)境光影響的圖像采集環(huán)境；更換與核桃表面色差更大的背景板，以降低輪廓提取難度。

3 討 論

3.1 像素轉(zhuǎn)換系數(shù)

在得到核桃外形尺寸像素?cái)?shù)后，可以通過(guò)棋盤標(biāo)定，得出比例關(guān)系:

K=S/M.

式中，K為像素的面積換算系數(shù)；S為標(biāo)準(zhǔn)白板的實(shí)際面積；M為識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)白板在圖像中的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)[12]。

在相機(jī)高度一定時(shí)，利用這個(gè)關(guān)系式將獲得的核桃尺寸像素?cái)?shù)進(jìn)行換算，得出核桃真實(shí)的長(zhǎng)度l和正投影面積s。在實(shí)際生產(chǎn)中，由人工或經(jīng)驗(yàn)法先對(duì)某品種核桃大小建立分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，輸入控制軟件。在軟件內(nèi)部，利用switch()和case()語(yǔ)句，將l和s與分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)比較，并將比較結(jié)果以ASCLL碼值傳給下位機(jī)，給出不同大小核桃的等級(jí)信號(hào)。

3.2 通信方式和下位機(jī)動(dòng)作

為了方便快捷，傳統(tǒng)的上下位機(jī)通信采用打印機(jī)并口RS232-DB25或RS232-DB9來(lái)實(shí)現(xiàn)。但是隨著USB串口的大量使用，目前市場(chǎng)上新式臺(tái)式機(jī)主板幾乎淘汰了這類接口。因此，實(shí)驗(yàn)采用CH340USB轉(zhuǎn)串口芯片實(shí)現(xiàn)上位機(jī)和下位機(jī)實(shí)時(shí)通信[13]，接線原理圖。圖9

圖9CH340芯片和USB通信Fig.9CommunicationbetweenCH340ChipandUSB

此外，通過(guò)編寫合理的下位機(jī)程序，控制板可以對(duì)上位機(jī)軟件發(fā)送來(lái)的不同等級(jí)信號(hào)做出回應(yīng)，驅(qū)動(dòng)不同等級(jí)的氣動(dòng)電磁閥，將對(duì)應(yīng)等級(jí)的核桃吹入等級(jí)框內(nèi)。由于氣吹的方式避免了核桃與滾軸和篩筒的機(jī)械接觸，降低了紙皮核桃受擠壓和輸送架橋時(shí)的外殼破碎率；此外，通過(guò)修改下位機(jī)程序和更改氣動(dòng)電磁閥數(shù)目可以方便快捷的實(shí)現(xiàn)分級(jí)等級(jí)的擴(kuò)展。

4 結(jié) 論

以核桃用機(jī)器視覺(jué)法進(jìn)行分級(jí)為研究目標(biāo)，設(shè)計(jì)了一款針對(duì)核桃外形尺寸分級(jí)的控制軟件。該軟件以VS2010軟件和OpenCV庫(kù)作為開發(fā)工具，對(duì)大恒USB2.0工業(yè)相機(jī)進(jìn)行二次開發(fā)，利用內(nèi)存圖像存取機(jī)制，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像優(yōu)化采集和閾值手動(dòng)調(diào)節(jié)處理，實(shí)現(xiàn)了顯示核桃像素尺寸和大小3個(gè)等級(jí)判斷的功能。軟件還可以實(shí)現(xiàn)USB串口通信，給出3種等級(jí)的信號(hào)控制下位機(jī)動(dòng)作。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，基于機(jī)器視覺(jué)的核桃在線檢測(cè)上位機(jī)軟件功能基本實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)觸發(fā)拍照率為98%，輪廓處理率為97.6%，性能達(dá)到預(yù)期。

References)

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Supported by:Fund Program of Farming and Animal Husbandry Machinery Products Quality Supervision and Management of Xinjiang"Walnut Grading Technology Research Based on Machine Vision"; Supported by Projects in the National Science & Technology Pillar Program during the Twelfth Five-year Plan Period (2011BAD27B02-05-02)；Science and technology achievement transformation project of Xinjiang (201130102-4)

SHI Jian-xin(1956-), male, professor, Master degree, agricultural products processing

Software Design of Machine Vision On-Line Detection of Walnut Size

GUO Zheng, SHI Jian-xin, ZHOU Jun, CAI Jian, LIU Hang

(CollegeofMechanicalTransportation,XinjiangAgriculturalUniversity，Urumqi830052，China)

【Objective】 To design a kind of software which can grade the size of walnut online by machine vision. 【Method】In this paper, the Daheng USB2.0 Industrial Camera was used to obtain the RGB image of walnut on-line detection, and the interface of program was developed by VS2010 to convert the image data and preprocess, which could obtain the contour of image. By using OpenCV image moment calculation principle to extract walnut dimensions data, the software could provide different levels of signal for the lower computers to control solenoid valve action. 【Result】The software displayed the images before and after the processing and realized the optimization of image acquisition and the manual adjustment of segmentation threshold. 【Conclusion】The walnut size software based on machine vision can detect walnut with different sizes and send out grading signal accurately.

machine vision; on-line detection; OpenCV; walnut automatic classification

10.6048/j.issn.1001-4330.2017.03.019

2016-08-20

新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督管理站資助項(xiàng)目“基于機(jī)器視覺(jué)的核桃分級(jí)技術(shù)研究”；“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2011BAD27B02-05-02)；新疆維吾爾自治區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(201130102-4)；

郭政(1990-)，男，江蘇宿遷人，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品加工，(E-mail)894947824@qq.com

史建新(1956-)，男，甘肅臨澤人，教授，研究方向?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品加工，(E-mail)xjsjx@sina.com

S11+6

A

1001-4330(2017)03-0538-08