魏文松，邢瑤瑤，李永玉，彭彥昆，張文平

0 引 言

中式菜肴主要由原料、配料搭配而成，其中原料質(zhì)量安全是中式菜肴食用品質(zhì)安全的關(guān)鍵。葉菜作為中式菜肴的重要原料之一，其葉表面積大、組織脆軟、含水量高[1]。葉菜采后經(jīng)過(guò)貯藏運(yùn)輸，在中小型餐廳場(chǎng)合和家庭作為中式菜肴原料食用時(shí)，往往需要將整株葉菜分成單片菜葉，在存放時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、儲(chǔ)存條件不適宜等條件下，極易失去光澤的外表以及飽滿彈性的質(zhì)地，出現(xiàn)黃化腐爛現(xiàn)象[1]。黃化腐爛的葉菜堆積在一起會(huì)加快周圍其他葉菜變質(zhì)的速度，且隨著葉菜的失水、變黃、萎蔫、腐爛等一系列變化，葉菜中的葉綠素開始轉(zhuǎn)變?yōu)槿~黃素，營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)也開始流失，甚至?xí)a(chǎn)生對(duì)人體有害的亞硝酸鹽等致癌物質(zhì)[2]。而蟲眼過(guò)多、過(guò)大的葉菜作為中式菜肴的原料會(huì)直接影響食用。

為了保證葉菜的品質(zhì)與食用價(jià)值，葉菜投入烹飪之前，需要對(duì)葉菜的品質(zhì)進(jìn)行一次篩選，將黃化、腐爛與帶有蟲眼的葉菜剔除。由于目前中式菜肴工業(yè)化程度低，大多為家庭手工作坊形式[3]。葉菜品質(zhì)的篩選主要依靠人體感官進(jìn)行判斷及分選，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且人為因素干擾也會(huì)產(chǎn)生誤判。機(jī)器視覺技術(shù)[4-7]具有無(wú)損、實(shí)時(shí)、精度高等特點(diǎn)，被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)研究[8-15]。在國(guó)內(nèi)，田芳等[16]利用透射光源系統(tǒng)，并結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)馬鈴薯內(nèi)部黑心病進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)馬鈴薯黑心病判別率達(dá) 96%以上。趙娟等[17]設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺技術(shù)檢測(cè)水果外觀缺陷的系統(tǒng)，對(duì)蘋果缺陷的分級(jí)正確率達(dá)到92.5%。杜宏偉等[18]利用機(jī)器視覺技術(shù)研制了胡蘿卜外觀品質(zhì)分選線，分選速度可達(dá)到20個(gè)等級(jí)/s，分級(jí)精度達(dá)到93.5%。何東健等[19]通過(guò)機(jī)器視覺采集彩色圖像，獲取蘋果果實(shí)表面顏色和著色面積等信息并通過(guò)圖像處理，將顏色空間由RGB轉(zhuǎn)換為HLS, 用合適色相值下累計(jì)著色面積百分比進(jìn)行顏色分級(jí)的方法。分級(jí)試驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)機(jī)器視覺技術(shù)分級(jí)與人工分級(jí)一致度達(dá) 88%以上。孔彥龍等[20]利用馬鈴薯的面積和周長(zhǎng)為參數(shù)，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)完成對(duì)馬鈴薯外觀尺寸、形狀與質(zhì)量的分級(jí)。李明等[21]以機(jī)器視覺為基礎(chǔ)，利用圖像處理方法對(duì)黃瓜果實(shí)圖像的瓜長(zhǎng)、把長(zhǎng)、橫徑差、弓形高度進(jìn)行了提取和計(jì)算。分級(jí)試驗(yàn)表明平均分級(jí)精度為96.7%，但分級(jí)速度不快。黃星奕等[22]利用正常秀珍菇與缺陷秀珍菇在圖像上的區(qū)別特征，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)與支持向量機(jī)建模方法對(duì)畸形秀珍菇建模，正確率達(dá)到96.67%。在國(guó)外，Megha等[23]利用機(jī)器視覺技術(shù)，開發(fā)了在線的西紅柿分級(jí)系統(tǒng)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)模型，對(duì)成熟與否，損壞與否 2個(gè)參數(shù)進(jìn)行了分級(jí)，分級(jí)正確率分別為100%和96.47%。Payman等[24]利用機(jī)器視覺技術(shù)，對(duì)蘋果外部特征進(jìn)行了分級(jí)，分別采用SVM算法與KNN算法對(duì)缺陷蘋果進(jìn)行了分級(jí)，分級(jí)正確率最高達(dá)到92.5%。Hosein等[25]利用機(jī)器視覺技術(shù)開發(fā)了從開心果殼篩選出優(yōu)良開心果核的在線檢測(cè)系統(tǒng)，并結(jié)合支持向量機(jī)方法完成了對(duì)開心果核的預(yù)測(cè)建模，準(zhǔn)確率達(dá)到94.33%，分級(jí)速度可達(dá)到22.74 kg/h。Ayoub等[9]采用機(jī)器視覺系統(tǒng)，針對(duì)洋蔥樣品對(duì)其機(jī)械性能進(jìn)行了測(cè)定，包括應(yīng)力應(yīng)變、彈性模量與泊松比等，并將測(cè)量結(jié)果與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)機(jī)器視覺方法與傳統(tǒng)方法測(cè)量無(wú)明顯差別，吻合率達(dá)到 99%。Mehrdad等[26]利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)投入市場(chǎng)之前的無(wú)花果進(jìn)行了分級(jí)，并開發(fā)了在線檢測(cè)系統(tǒng)，分級(jí)精度達(dá)到95.2%，分級(jí)速度可到90 kg/h。Elena等[10]利用近紅外機(jī)器視覺系統(tǒng)，對(duì)橄欖果進(jìn)行分級(jí)測(cè)試，分別從健康果、輕微損傷、小面積損傷、中等損傷、大面積損傷這 5個(gè)等級(jí)進(jìn)行了檢測(cè)，其中健康果與大面積損傷正確率100%，其余正確率大于70%。以上針對(duì)果蔬的檢測(cè)以及圖像處理的研究，主要是針對(duì)塊形、圓形、扁形等形狀類果蔬的識(shí)別。與葉菜類蔬菜相比，這些果蔬質(zhì)地較硬、不易損傷、容易提取特征信息。機(jī)器視覺在檢測(cè)葉菜品質(zhì)方面研究較少，如徐海霞等[27]利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)菠菜的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)合顏色變量提取方法，對(duì)菠菜新鮮度的判斷準(zhǔn)確率超過(guò)85%，但此研究為靜態(tài)檢測(cè)，且樣品在檢測(cè)時(shí)候，需要逐個(gè)放置，檢測(cè)效率低。除此缺點(diǎn)外，機(jī)器視覺在葉菜品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的在線裝置也匱乏，極大了限制了機(jī)器視覺在葉菜品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)的發(fā)展。

針對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)在葉菜類蔬菜分選的存在的上述問(wèn)題，為有效控制中式菜肴原料品質(zhì)安全，本文自主研發(fā)了葉菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分選系統(tǒng)，包括硬件結(jié)構(gòu)和軟件部分。并利用圖像處理算法完成葉菜外部品質(zhì)中葉菜品質(zhì)中黃化葉，爛葉與蟲眼葉的檢測(cè)與分級(jí)，為中小型餐廳場(chǎng)合和部分家庭分選中式菜肴原料提供技術(shù)支撐，也為葉菜品質(zhì)分選裝置的產(chǎn)業(yè)化研發(fā)提供了技術(shù)參考。

1 在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)工作原理與工作過(guò)程

1.1 工作原理

本研究針對(duì)中式菜肴中食用葉菜類蔬菜，需要對(duì)葉菜外部品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)篩選的需求，利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)葉菜類蔬菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分級(jí)。實(shí)際生活中，消費(fèi)者食用的往往是單個(gè)分離的成片葉菜，在使用本系統(tǒng)檢測(cè)之前需要將葉菜從葉柄處單個(gè)分離成單菜葉，然后在線傳輸至圖像檢測(cè)單元逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)，并針對(duì)正常葉菜中的黃化葉、爛葉與蟲眼葉特征參數(shù)，進(jìn)行圖像和數(shù)據(jù)的處理與分析，最后根據(jù)分析結(jié)果完成正常葉菜中不同外部品質(zhì)葉菜的檢測(cè)與分級(jí)。本文所研制的在線檢測(cè)與分級(jí)裝置包括用于分離葉菜、傳輸葉菜、檢測(cè)葉菜與分級(jí)葉菜的硬件部分，以及對(duì)葉菜特征進(jìn)行圖像采集、數(shù)據(jù)處理與分級(jí)判別的軟件部分。其工作原理為：在系統(tǒng)軟硬件共同作用下，葉菜樣品被逐個(gè)分離后，經(jīng)傳輸單元傳至圖像采集單元過(guò)程中，若被檢測(cè)傳感單元感應(yīng)到并傳至與其相連的單片機(jī)時(shí)，單片機(jī)將信號(hào)傳至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)軟件控制圖像采集單元完成葉菜樣品的圖像數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理、結(jié)果存儲(chǔ)及顯示；隨著葉菜樣品繼續(xù)傳輸，被分級(jí)傳感單元感應(yīng)并傳至與其相連的單片機(jī)時(shí)，單片機(jī)將信號(hào)傳至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)軟件根據(jù)之前圖像數(shù)據(jù)分析的結(jié)果等級(jí)及單片機(jī)傳至計(jì)算機(jī)的信號(hào)決定分級(jí)單元是否對(duì)葉菜樣品剔除分級(jí)，若圖像處理等級(jí)為正常葉，則在傳輸單元結(jié)束端保留此樣品，分級(jí)單元不執(zhí)行剔除動(dòng)作，若圖像處理為非正常葉菜樣品，計(jì)算機(jī)控制分級(jí)單元工作，完成對(duì)樣品的剔除分級(jí)。系統(tǒng)的工作原理如圖1所示。

圖1 葉菜在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)原理框圖Fig.1 Schematic diagram of online detection and classification system of leaf vegetables

1.2 工作過(guò)程

系統(tǒng)的工作過(guò)程如圖 2所示，首先打開控制單元總開關(guān)，啟動(dòng)計(jì)算機(jī)控制軟件，控制單元啟動(dòng)用于圖像采集的光源單元，預(yù)熱30 min，然后啟動(dòng)控制傳輸單元、葉菜分離單元開始運(yùn)轉(zhuǎn)。待光源與葉菜分離單元與傳輸單元穩(wěn)定后，將成片葉菜樣品放入葉菜分離單元中，待葉菜逐個(gè)分離后，經(jīng)傳輸單元傳至圖像采集單元。當(dāng)檢測(cè)傳感單元檢測(cè)到葉菜到達(dá)最佳采集位置時(shí)，檢測(cè)傳感單元將此信號(hào)經(jīng)由單片機(jī)傳輸至計(jì)算機(jī)并保存，計(jì)算機(jī)內(nèi)軟件控制圖像采集單元自動(dòng)完成葉菜圖像采集，同時(shí)利用顏色空間變換、二值化、形態(tài)學(xué)變換、圖像增強(qiáng)與平滑等圖像處理算法完成對(duì)黃化葉、爛葉以及蟲眼葉的圖像算法處理，并將結(jié)果保存至計(jì)算機(jī)。隨著傳輸單元繼續(xù)傳輸，到達(dá)分級(jí)單元時(shí)，分級(jí)傳感單元檢測(cè)到葉菜樣品，并將感應(yīng)信號(hào)傳輸至計(jì)算機(jī)。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，檢測(cè)傳感單元信號(hào)a、計(jì)算機(jī)對(duì)葉菜樣品圖像處理的結(jié)果b、以及分級(jí)傳感單元信號(hào)c，這3種信號(hào)進(jìn)行相與運(yùn)算后若滿足剔除條件，則觸發(fā)分級(jí)單元完成所檢測(cè)葉菜樣品中黃化葉、腐爛與蟲眼葉的剔除，若不滿足則葉菜為正常葉菜，需保留，不需剔除。

2 檢測(cè)與分級(jí)裝置硬件設(shè)計(jì)

為了得到高質(zhì)量、無(wú)失真的葉菜樣品圖像信息，進(jìn)而分析得到客觀準(zhǔn)確的檢測(cè)與分級(jí)結(jié)果。在硬件設(shè)計(jì)過(guò)程中需要對(duì)設(shè)備的選擇、機(jī)械裝置的設(shè)計(jì)以及各個(gè)參數(shù)的確定進(jìn)行研究，從而保證整個(gè)系統(tǒng)的正常工作。檢測(cè)與分級(jí)裝置硬件部分主要由葉菜樣品分離單元、驅(qū)動(dòng)傳輸單元、光源單元、圖像采集單元、傳感單元、分級(jí)單元以及計(jì)算機(jī)等組成，如圖3所示。

圖3 葉菜在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 Schematic diagram of hardware structure of online detection and classification system of leaf vegetables

2.1 葉菜樣品分離單元

實(shí)際生活中，中式菜肴食用的基本是單個(gè)的成片葉菜，在使用本系統(tǒng)檢測(cè)之前首先需要將葉菜單個(gè)分離，并在線傳輸至圖像檢測(cè)單元逐個(gè)葉片進(jìn)行檢測(cè)，葉菜樣品分離單元結(jié)構(gòu)如圖 4所示，主要由帶吸附孔的負(fù)壓滾筒、步進(jìn)電機(jī)、驅(qū)動(dòng)器、上料振動(dòng)器、帶傳輸板的樣品料槽以及負(fù)壓泵等組成。

圖4 葉菜分離單元裝置圖Fig.4 Unit diagram of leaf vegetable separation unit

其工作過(guò)程為：成片的葉菜樣品放置于樣品料槽內(nèi)，料槽下端布置有與水平面呈一定角度的傳輸板，樣品在上料振動(dòng)器的作用下，在傳輸板內(nèi)沿拋物線向前上方拋射，在空中進(jìn)行微量跳躍后，向滾筒表面方向移動(dòng)。經(jīng)過(guò)不斷振動(dòng)，葉菜樣品傳輸至滾筒表面。滾筒內(nèi)部一部分中空，與負(fù)壓泵相連，且表面布有吸附孔；一部分實(shí)心填充，無(wú)氣流通過(guò)，在負(fù)壓泵的作用下，滾筒內(nèi)中空部分在吸附孔處形成高強(qiáng)度的吸附氣流，保證葉菜貼合在滾筒表面，隨著滾筒旋轉(zhuǎn)至實(shí)心部分，滾筒內(nèi)吸附氣流消失，葉菜在自身重力作用下，脫離滾筒落至傳送帶，完成葉菜的分離。

滾筒內(nèi)部中空部分與實(shí)心部分如圖4b所示，A、B、C、D為滾筒表面吸附孔位置，EOFD為實(shí)心腔部分，EBF為負(fù)壓腔部分，滾筒從負(fù)壓腔部分旋轉(zhuǎn)至實(shí)心腔部分時(shí)，氣流消失，葉菜會(huì)在EDF弧面落至傳送帶，繼續(xù)傳輸。

在本研究中，成片葉菜分離裝置與后續(xù)的輸送線是2個(gè)單獨(dú)的控制系統(tǒng)和速度，也就是說(shuō)，當(dāng)輸送線高速運(yùn)行時(shí)，并不會(huì)影響到葉菜分離裝置的速度，葉菜分離裝置分離葉菜的速度由裝置內(nèi)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)速度決定，本文中電機(jī)型號(hào)57HBP80AL4 步距角1.8°，轉(zhuǎn)矩2 Nm，電流3 A，轉(zhuǎn)速60 r/min。葉菜分離單元的負(fù)壓滾筒直徑30 cm，橫向?qū)?1 cm，單片葉菜長(zhǎng)度10～15 cm（帶梗），寬度5～8 cm，在滾筒表面的負(fù)壓吸附孔以90°間隔均勻分布在滾筒四周，此時(shí)2個(gè)相鄰負(fù)壓孔之間的弧長(zhǎng)公式為

式中N為相鄰2個(gè)負(fù)壓吸附孔之間的圓周角度，文中N為90°，R為滾筒半徑，R為14 cm，相鄰吸附孔之間弧長(zhǎng)L為21.98 cm，長(zhǎng)度大于單片葉菜的長(zhǎng)度（10～15 cm）。在葉菜分離裝置開始工作后，滾筒每轉(zhuǎn) 1周，理想狀態(tài)下會(huì)分離 4片葉片，由于最后菜葉要經(jīng)過(guò)無(wú)負(fù)壓的實(shí)心區(qū)域，滾筒每轉(zhuǎn)1周相當(dāng)于分離3片菜葉，在60 r/min的情況下，分離速度F為180片/min，相當(dāng)于3片/s，且由于滾筒上負(fù)壓吸附孔之間距離是一定的，當(dāng)輸送線傳輸速度一定時(shí)，葉菜分離裝置分離的葉片在輸送線上的分布間距是固定的，2片葉菜之間在傳輸方向上的最小距離是15 cm，由于葉菜分離速度為3片/s，此時(shí)葉菜分離單元的速度相當(dāng)于傳輸速度45 cm/s。若要實(shí)現(xiàn)更加高速的分離，可調(diào)高驅(qū)動(dòng)速度，或者增加分離滾筒的直徑大小與滾筒表面負(fù)壓吸附孔的個(gè)數(shù)，保證在 1個(gè)圓周上的葉菜樣品多于增加前，則可以增加單位時(shí)間內(nèi)的葉菜分離個(gè)數(shù)，從而保證單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)輸送線上的葉菜樣品。

2.2 驅(qū)動(dòng)傳輸單元

驅(qū)動(dòng)傳輸單元主要實(shí)現(xiàn)檢測(cè)過(guò)程中樣品的傳輸，保證葉菜樣品從樣品分離單元傳輸至圖像采集單元與分級(jí)單元。本系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)傳輸單元主要包括傳送帶、調(diào)速器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、鏈條、鏈輪等。傳送帶有效寬度為300 mm，長(zhǎng)度為2 000 mm，傳輸帶顏色為亮白色。調(diào)速器可以改變驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速，進(jìn)而改變傳送帶的運(yùn)行速度，其調(diào)速范圍為0～100 cm/s。在葉菜樣品傳輸過(guò)程中，從樣品分離單元到圖像采集單元的距離是一定的，若樣品傳輸過(guò)快，而計(jì)算機(jī)采集速度慢，則采集的圖像會(huì)失真與拖影，若樣品傳輸過(guò)慢，則會(huì)影響檢測(cè)速度與效率，因此傳輸速度對(duì)系統(tǒng)的檢測(cè)分級(jí)至關(guān)重要。為確定最佳的樣品傳輸速度，取速度區(qū)間為30～60 cm/s，依次選擇7個(gè)不同速度，重復(fù)100個(gè)樣品，進(jìn)行速度測(cè)試。通過(guò)數(shù)據(jù)記錄，整理不同速度條件對(duì)單個(gè)樣品檢測(cè)時(shí)間與采集圖像失真數(shù)量的影響，圖5所示。

圖5 不同傳送帶速度對(duì)樣品分選的影響Fig.5 Effect of different conveyor belts speed on sample sorting

從圖 5可以看出，隨著速度的提高，單個(gè)樣品檢測(cè)所用的時(shí)間逐漸減少，且速度在30～45 cm/s時(shí)，相機(jī)采集的圖像并不發(fā)生失真，但當(dāng)傳輸速度超過(guò)45 cm/s時(shí)，圖像發(fā)生失真，且隨著速度的提高，失真樣品數(shù)量急速增加。綜合以上分析，選擇驅(qū)動(dòng)傳輸單元速度為45 cm/s，此速度下，圖像采集單元采集樣品圖像不發(fā)生失真，而且樣品檢測(cè)速度快。

2.3 光源單元

光源單元的主要功能是為圖像采集單元提供一個(gè)完整的、均勻的、強(qiáng)度足夠大以及范圍足夠廣的照射范圍，保證樣品在檢測(cè)區(qū)域無(wú)死角、無(wú)暗影。本文在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)的光源單元主要由光照暗箱、LED光源、開關(guān)電源以及光源固定裝置組成。光照暗箱的尺寸為長(zhǎng)度540 mm，寬度350 mm以及高度800 mm的黑色暗箱，能夠避免外界光線的影響。本試驗(yàn)針對(duì)葉菜外部品質(zhì)中的黃化葉、爛葉以及蟲眼葉的檢測(cè)與分級(jí)，在可見光范圍內(nèi)就能實(shí)現(xiàn)對(duì)這些外部特征的檢測(cè)與判斷，因此采用若干白色的、有效波長(zhǎng)范圍430～760 nm的貼片LED光源帶，總功率24 W，壽命可達(dá)10×104h以上。為L(zhǎng)ED光源供電的開關(guān)電源為12 V 5 A。由于傳輸帶的寬度為300 mm，為了保證在足夠大的范圍內(nèi)照射樣品，需要在光照暗箱的側(cè)壁上安裝4條LED光源帶，如圖3所示。

2.4 圖像采集單元

圖像采集單元是葉菜外部品質(zhì)檢測(cè)與分級(jí)的核心部件，其性能參數(shù)直接影響系統(tǒng)的功能與檢測(cè)結(jié)果。本系統(tǒng)的圖像采集單元主要包括CCD相機(jī)（MV-EM200C/M彩色相機(jī)，微視圖像，北京）、鏡頭（H0514-MP2，computar，Japan）、光源單元（LED貼片帶）與檢測(cè)傳感單元。CCD相機(jī)的分辨率為1 600×1 200像素，像素尺寸4.4×4.4 (μm)，幀率20 fps，鏡頭焦距5 mm，最小物距0.1 m，視場(chǎng)角76.7°×65.5°×51.4°（D×H×V），最小物距視場(chǎng)范圍12.9 cm×9.6 cm（H×V））。由于傳輸帶的寬度300 mm，葉菜樣品有可能在傳輸帶的不同位置，為了保證光源照射范圍內(nèi)的樣品都能被采集到，需要根據(jù)光源照射的范圍以及相機(jī)的視場(chǎng)角確定鏡頭到被檢測(cè)樣品的距離，同時(shí)光源單元的安裝位置要保證在鏡頭下方，避免光源直接入射至鏡頭，本設(shè)備中鏡頭物距180 mm，光源單元距樣品的垂直距離100 mm，此時(shí)所能照射的樣品檢測(cè)范圍長(zhǎng)15 cm，寬30 cm。

2.5 傳感單元

為實(shí)現(xiàn)圖像采集單元對(duì)樣品的圖像采集與采集后的分級(jí)，在檢測(cè)位置附近與分級(jí)位置附近安裝有傳感單元，實(shí)現(xiàn)樣品位置和信號(hào)有無(wú)的判斷。其中檢測(cè)位置傳感單元安裝固定于CCD相機(jī)前端，分級(jí)位置傳感單元安裝在分級(jí)單元內(nèi)，所用的傳感單元為E18-F10NK型紅光色標(biāo)傳感器，在樣品顏色與背景顏色有著細(xì)微的差別的情況下也可以檢測(cè)到，且設(shè)備中樣品顏色為綠色或黃色，背景顏色為白色。該型號(hào)傳感器的發(fā)射端與接收端在同一側(cè)，在檢測(cè)位置附近，當(dāng)無(wú)樣品經(jīng)過(guò)時(shí)，傳感器輸出到計(jì)算機(jī)信號(hào)為0，接收端信號(hào)發(fā)藍(lán)光，當(dāng)有樣品經(jīng)過(guò)時(shí)，傳感器輸出到計(jì)算機(jī)信號(hào)為1，接收端發(fā)紅光，此時(shí)計(jì)算機(jī)軟件開始采集樣品圖像信息，在分級(jí)位置附近，傳感單元的輸出與檢測(cè)位置一致，且當(dāng)下 1個(gè)樣品通過(guò)時(shí)，重復(fù)以上過(guò)程。

2.6 分選單元

分選單元是整個(gè)葉菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分選裝置的重要組成部分，在圖像采集單元采集完葉菜樣品后，根據(jù)圖像處理結(jié)果，若為正常葉菜則計(jì)算機(jī)的判別信號(hào)為0，若為黃化葉、爛葉或蟲眼葉中的一種則計(jì)算機(jī)的判別信號(hào)為1，同時(shí)與檢測(cè)傳感單元信號(hào)與分級(jí)傳感單元信號(hào)相與計(jì)算，計(jì)算機(jī)向分級(jí)單元發(fā)送分級(jí)命令，考慮到葉菜易損傷，采用氣吹方式將黃化葉、爛葉以及蟲眼葉吹至剔除箱內(nèi)。分選單元主要由氣源、氣管、繼電器、分級(jí)罩體、吹氣嘴、電磁閥、分級(jí)傳感單元、開關(guān)電源與控制電路等組成，氣源由空氣壓縮機(jī)提供，分級(jí)罩體為矩形，在驅(qū)動(dòng)傳輸方向下端開有進(jìn)出樣品孔，在垂直傳輸方向一端封閉一端敞開，封閉一端連接氣管，要剔除的樣品通過(guò)敞開的一端被吹氣嘴吹至剔除箱內(nèi)。圖 6a為分選單元實(shí)物圖。當(dāng)樣品到達(dá)罩體內(nèi)時(shí)，分級(jí)傳感單元能夠感受到樣品信號(hào)，并且將信號(hào)發(fā)送給計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)向控制電路發(fā)送信號(hào)，通過(guò)繼電器與電磁閥操縱氣源的開啟與關(guān)閉，控制噴氣嘴完成對(duì)葉菜樣品的分選，吹氣嘴設(shè)計(jì)成扁平狀，吹出的空氣呈散狀分布，能夠均勻地覆蓋整個(gè)葉菜表面。吹氣嘴太大易使相鄰合格葉菜也被剔除，反之，氣嘴太小則又很難將葉菜吹離傳送帶。結(jié)合葉菜面積，經(jīng)大量氣吹試驗(yàn)，吹氣嘴尺寸長(zhǎng)度 l2=30 mm、寬度l3=1 mm的矩形吹氣嘴分選效果最好。

對(duì)缺陷葉菜的分選由控制電路驅(qū)動(dòng)分級(jí)單元來(lái)完成。控制電路由單片機(jī)輸入信號(hào)、555定時(shí)器、VQ21A1-5GZ-C8型電磁閥、D0061A型固態(tài)繼電器與E18-F10NK型紅光色標(biāo)傳感器等組成。電路原理如圖 6c所示。U1為定時(shí)器（NE555，ST意法半導(dǎo)體，Swiss），P1為繼電器（DO061B，Crydom，F(xiàn)rance）連接端口，P2為電磁閥（VQ21A1-5G-C8，SMC，Japan）控制端連接端口。當(dāng)計(jì)算機(jī)通過(guò)單片機(jī)向分級(jí)控制電路發(fā)送信號(hào)時(shí)，傳輸至555定時(shí)器的TRIG端口，經(jīng)過(guò)內(nèi)部定時(shí)器振蕩電路的脈沖細(xì)分在輸入端OUT輸出頻率一定的脈沖信號(hào)，脈沖信號(hào)最高振幅4 V，最低0 V，繼電器的開啟電壓3.2 V，在脈沖信號(hào)的作用下繼電器開啟，進(jìn)而控制電磁閥開啟氣源吹氣，完成樣品的分級(jí)。

圖6 分選單元結(jié)構(gòu)和控制電路Fig.6 Sorting unit structure and control circuit

3 在線檢測(cè)與分級(jí)裝置軟件設(shè)計(jì)

葉菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分級(jí)裝置的硬件離不開軟件的支持，軟件應(yīng)該滿足功能完整、美觀以及操作簡(jiǎn)單等要求，本文開發(fā)的軟件以PC為硬件平臺(tái)，開發(fā)環(huán)境為Windows 7系統(tǒng)。軟件程序利用OpenCv和Visual C++作為開發(fā)平臺(tái)。軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖7a所示。裝置參數(shù)設(shè)置模塊用于對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)中圖像采集單元的CCD相機(jī)的初始化參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，包括串口號(hào)的選擇、相機(jī)的曝光時(shí)間、光源單元的開啟與葉菜分離機(jī)構(gòu)中負(fù)壓滾筒的速度設(shè)置；驅(qū)動(dòng)傳輸模塊用于對(duì)在線檢測(cè)傳輸速度的設(shè)置、選擇與調(diào)節(jié)；傳感信號(hào)傳輸模塊主要用于將檢測(cè)位置的傳感單元信號(hào)與分級(jí)位置處的傳感單元信號(hào)傳至計(jì)算機(jī)，進(jìn)而控制圖像采集模塊與分級(jí)模塊的工作；樣品圖像采集模塊用于對(duì)在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的葉菜樣品進(jìn)行圖像采集，與采集的樣品圖像的實(shí)時(shí)界面顯示；圖像數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)采集的圖像進(jìn)行顏色空間變換、灰度化、二值化及形態(tài)學(xué)消噪等處理；結(jié)果實(shí)時(shí)顯示模塊包括圖像處理結(jié)果與分級(jí)結(jié)果的顯示；檢測(cè)結(jié)果保存模塊用于保存原始樣品圖像、處理結(jié)果與分級(jí)結(jié)果的保存；傳感信號(hào)匹配模塊用于將檢測(cè)位置傳感信號(hào)、圖像采集結(jié)果與分級(jí)位置傳感信號(hào)三者進(jìn)行匹配、計(jì)算與傳輸；分級(jí)模塊用于根據(jù)傳感信號(hào)匹配模塊的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算機(jī)發(fā)出分級(jí)信號(hào)，驅(qū)動(dòng)分級(jí)單元完成對(duì)黃化葉、爛葉與蟲眼葉的剔除。軟件的操作界面如圖7b所示，軟件操作界面主要分為4個(gè)區(qū)，分別為設(shè)備初始化設(shè)置區(qū)、圖像實(shí)時(shí)顯示區(qū)、缺陷特征區(qū)和檢測(cè)結(jié)果顯示區(qū)。能夠?qū)崿F(xiàn)：1）參數(shù)設(shè)置、圖像信息采集以及圖像實(shí)時(shí)顯示；2）自動(dòng)處理采集的圖像信息；3）實(shí)時(shí)計(jì)算各缺陷參數(shù)值，并將分選結(jié)果實(shí)時(shí)顯示；4）結(jié)果保存。

圖7 在線檢測(cè)與分級(jí)裝置軟件模塊和操作界面Fig.7 Online detection and sorting software module operation interface

4 在線檢測(cè)與分級(jí)裝置性能驗(yàn)證

為了驗(yàn)證在線檢測(cè)與分級(jí)裝置的性能，選用中式菜肴常用的圓葉菠菜進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)地點(diǎn)在北京朝陽(yáng)區(qū)御香苑餐廳，試驗(yàn)時(shí)間為2017年10月15日、16日，試驗(yàn)所用系統(tǒng)實(shí)物圖如圖8所示。

圖8 葉菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)實(shí)物圖Fig.8 Prototype diagram of online detection and classification system of leaf vegetables

試驗(yàn)樣品為從北京市美廉美超市購(gòu)買的山東壽光圓葉菠菜。菠菜株高30～40 cm、單葉面積30～50 cm2，每株菠菜上葉菜3～5片，共70株。為了與實(shí)際中式菜肴食用葉菜時(shí)需要將葉菜一片片分離的情況一致，首先將每株菠菜上菜葉一片片分離，并將每個(gè)葉面上的塵土清潔后放置于密封袋內(nèi)，并儲(chǔ)存于 6 ℃的冰箱內(nèi)。試驗(yàn)之前從密封袋內(nèi)選出 320片菠菜葉片，并按照黃化葉、腐爛葉、蟲眼葉以及正常葉分為4組，各數(shù)分別為91、75、90和63片，以供在線檢測(cè)與分級(jí)用。

試驗(yàn)樣機(jī)尺寸為180×35×90（長(zhǎng)×寬×高，cm）。試驗(yàn)之前設(shè)定輸送線傳輸速度為45 cm/s，視覺系統(tǒng)采集速率為20幀/s。

4.1 黃化葉與腐爛葉菜特征信息提取及檢測(cè)

基于自主研發(fā)的在線檢測(cè)系統(tǒng)采集的菠菜樣品圖像如圖9a所示。系統(tǒng)獲取的圖像是RGB格式，因RGB各分量相關(guān)性高，圖像經(jīng)灰度化處理（圖 9b）后，其灰度值（圖 9c）分散，很難確定識(shí)別目標(biāo)的閾值范圍[15]。本研究首先將系統(tǒng)獲取的RGB格式圖像進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換，使其轉(zhuǎn)變成HSV（H色調(diào)，S飽和度，V亮度）格式圖像，轉(zhuǎn)換關(guān)系如式（2）～（4）所示[13-14]。

圖9 菠菜黃化葉識(shí)別結(jié)果Fig.9 Feature extraction results of yellow spinach leaves

設(shè)置H、S分量閾值來(lái)提取圖像中的黃色信息。通過(guò)50個(gè)黃葉樣品特征信息提取試驗(yàn)，確定了判別黃葉的H值與S值的取值范圍分別H∈(60°, 130°), S∈(0, 0.17)。實(shí)際黃葉識(shí)別結(jié)果如圖10所示。

圖10 菠菜爛葉特征提取結(jié)果Fig.10 Feature extraction of spinach rotten leaves

由于葉菜腐爛時(shí)腐爛區(qū)域會(huì)產(chǎn)生黑色斑點(diǎn)，可以將識(shí)別葉菜中的黑色區(qū)域作為識(shí)別爛葉的條件，設(shè)定判別爛葉的V值取值范圍為V∈(0, 0.23)，實(shí)際爛葉識(shí)別結(jié)果如圖10所示。

4.2 蟲眼葉菜特征信息提取及檢測(cè)

對(duì)蟲眼葉菜原始圖像（圖11a）經(jīng)過(guò)全局二值化（圖11b），設(shè)定一個(gè)全局的閾值T，將大于T的像素群的像素值設(shè)定為白色，小于T像素群的像素值設(shè)定為黑色。通過(guò)形態(tài)學(xué)濾波的開運(yùn)算，消除圖像上的噪點(diǎn)，并利用形態(tài)學(xué)濾波的閉運(yùn)算，先膨脹圖像（圖 11c），然后經(jīng)腐蝕處理，去除葉柄，保證葉菜與背景完全分離，輪廓界限明確。圖 11d為形態(tài)學(xué)濾波之后得到的去柄圖像，然后將此圖像逆向二值化有利于進(jìn)一步提取蟲眼葉的特征信息（圖11e）。

圖11 蟲眼葉菠菜圖像預(yù)處理Fig.11 Image preprocessing of spinach bug leafs

在實(shí)際條件下，蟲眼的面積與個(gè)數(shù)直接決定了消費(fèi)者的食欲，參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[26]查詢菠菜等級(jí)、蔬菜質(zhì)量驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)以及超市挑選蟲眼的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于蟲眼輪廓個(gè)數(shù)≥3的葉菜直接剔除，而蟲眼輪廓個(gè)數(shù)＜3則需根據(jù)最大蟲眼輪廓面積進(jìn)行判斷。圖像處理無(wú)法利用實(shí)際蟲眼面積來(lái)直接衡量，但可以將蟲眼面積轉(zhuǎn)換為像素?cái)?shù)大小來(lái)確定蟲眼的大小。本研究取蟲眼輪廓最大長(zhǎng)度0.2cm（其輪廓大小接近普通綠豆粒大小）作為蟲眼衡量標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)際蟲眼面積轉(zhuǎn)換為蟲眼像素?cái)?shù)的公式如下：

式中B為每個(gè)蟲眼所占像素?cái)?shù)；b為實(shí)際蟲眼面積，cm2；q為相機(jī)分辨率；k為相機(jī)拍攝區(qū)域面積，cm2

據(jù)公式（5）確定的每個(gè)蟲眼所占像素?cái)?shù)B=348。若提取的葉菜最大蟲眼輪廓像素?cái)?shù)＞348，則認(rèn)為蟲眼面積大，需要剔除。反之，則認(rèn)為蟲眼面積小，保留，可供食用。

4.3 與人工分選對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果分析

利用在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)完成 320個(gè)樣品圖像采集與分級(jí)，記錄下結(jié)果，然后對(duì)樣品進(jìn)行人工分選。為避免人工分選的偶然性，挑選 5名對(duì)葉菜分選嫻熟的工人依次對(duì)樣品進(jìn)行分選。5名工人對(duì)每片葉菜的平均分選時(shí)間1.43 s。對(duì)比在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)的結(jié)果與人工分選結(jié)果，如表1所示。

分選對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果表明：使用葉菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)對(duì)菠菜品質(zhì)分選黃化葉與人工分選黃化葉的吻合度（即在線檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)分選的特征個(gè)數(shù)與人工分選的特征一致的個(gè)數(shù)的比值）達(dá)96.70%。對(duì)腐爛葉菜的吻合度達(dá)93.75%，對(duì)蟲眼葉菜分選吻合度達(dá)85.56%，在對(duì) 320個(gè)樣本分選中，系統(tǒng)分選與人工分選整體吻合度達(dá)到94.69%，上述結(jié)果表明該系統(tǒng)可用于黃化葉、腐爛葉以及蟲眼葉菜的分選。從結(jié)果可以看出，系統(tǒng)對(duì)蟲眼葉菠菜的分選低于黃化葉與腐爛葉，在以后的研究中，可在蟲眼葉的算法處理上繼續(xù)研究，例如可用分水嶺算法對(duì)圖像繼續(xù)進(jìn)一步處理，同時(shí)在葉菜分離過(guò)程中，精確調(diào)節(jié)負(fù)壓滾筒的氣壓，可以保證葉菜在檢測(cè)區(qū)域完全展開，避免有相互遮擋現(xiàn)象，以保證檢測(cè)結(jié)果更加的準(zhǔn)確。

表1 在線檢測(cè)與分級(jí)結(jié)果與人工分選結(jié)果對(duì)比Table 1 Comparison between results of on-line detection and classification system and artificial separation

4.4 在線檢測(cè)速度分析

本研究中的檢測(cè)速度主要由以下幾個(gè)因素來(lái)決定，葉菜分離單元的分離速度F、輸送線傳輸速度C、檢測(cè)位置傳感單元信號(hào)傳輸時(shí)間J，視覺系統(tǒng)采集速度S，圖像數(shù)據(jù)處理平均時(shí)間T，分級(jí)位置傳感單元信號(hào)傳輸時(shí)間Q，分級(jí)機(jī)構(gòu)執(zhí)行時(shí)間Z。當(dāng)輸送線傳輸速度達(dá)到最高45 cm/s時(shí)，對(duì)于葉菜分離裝置，要保證最大效率的分離葉菜，葉菜樣品分離速度F應(yīng)為3片/s，傳輸線上相鄰2個(gè)葉菜之間的距離為15 cm，滿足葉菜的尺寸范圍（長(zhǎng)15 cm，寬10 cm）。同時(shí)在保證樣品采集圖像不失真的條件下，視覺采集系統(tǒng)采集速度越快，則輸送線的速度可以越高，在本研究中的視覺系統(tǒng)采集速率為20 幀/s，檢測(cè)位置傳感單元信號(hào)傳輸時(shí)間J為50 ms，圖像數(shù)據(jù)處理平均時(shí)間T為180 ms，分級(jí)位置傳感單元信號(hào)傳輸時(shí)間Q為50 ms，分級(jí)機(jī)構(gòu)執(zhí)行平均時(shí)間Z為207 ms。因此當(dāng)視覺系統(tǒng)采集1副圖像用時(shí)50 ms時(shí)，從葉菜樣品到達(dá)視覺系統(tǒng)再到分級(jí)完成，所需要的時(shí)間范圍為330（分級(jí)機(jī)構(gòu)不執(zhí)行工作時(shí)）～507 ms（分級(jí)機(jī)構(gòu)需要工作時(shí)），在45 cm傳輸線速度的情況下，葉菜在檢測(cè)時(shí)間內(nèi)所運(yùn)行的距離約為13.5～23 cm。由于視覺系統(tǒng)的鏡頭物距180 mm，光源單元距樣品的垂直距離100 mm，此條件下的視場(chǎng)角范圍約為長(zhǎng)度15 cm，寬度30 cm，在此采集速度下，由于葉菜之間的最小間隔為15 cm，葉菜在此檢測(cè)時(shí)間內(nèi)完全可以實(shí)現(xiàn)完成圖像采集與后期的分級(jí)，不會(huì)發(fā)生葉菜在同 1副圖像重疊現(xiàn)象，1個(gè)樣品的分選時(shí)間為0.84 s。具體黃化葉、腐爛葉與蟲眼葉的檢測(cè)時(shí)間與速度如表 2所示。從表 2可以看出缺陷葉菜在檢測(cè)單元與分級(jí)單元所需的處理時(shí)間更長(zhǎng)，這是因?yàn)槿毕萑~菜需要算法處理的時(shí)間更長(zhǎng)，且在分級(jí)單元還要完成葉菜剔除的動(dòng)作。由于本文重點(diǎn)研究的是利用葉菜在線檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)中式菜肴的外部品質(zhì)的檢測(cè)與分級(jí)的可行性，因此在后期若要實(shí)現(xiàn)更加高速的采集，需要提高視覺系統(tǒng)的采集速率S和圖像數(shù)據(jù)處理速度T，可以考慮更換采集速率更快，圖像處理速度更快的相機(jī)系統(tǒng)。

表2 不同品質(zhì)葉菜樣品在線檢測(cè)速度分析Table 2 Online detection speed analysis of different quality leaf vegetables samples

5 結(jié) 論

1）針對(duì)中式菜肴中檢測(cè)黃化葉、爛葉與蟲眼葉的問(wèn)題，本研究基于機(jī)器視覺方法，自主研發(fā)了葉菜外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分級(jí)裝置，包括葉菜分離單元、驅(qū)動(dòng)傳輸單元、圖像采集單元、傳感單元與分級(jí)單元。保證葉菜逐個(gè)到達(dá)圖像采集單元進(jìn)行檢測(cè)，且不重疊。并提出了利用RGB到HSV的顏色空間變換并分別設(shè)定H、S、V的各分量值來(lái)實(shí)現(xiàn)了菠菜爛葉、黃葉的檢測(cè)分選菠菜外部品質(zhì)（爛葉、黃化葉、蟲眼葉）特征信息提取及檢測(cè)的方法。

2）編寫了葉菜外部品質(zhì)無(wú)損快速檢測(cè)系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)了葉菜外部品質(zhì)無(wú)損在線檢測(cè)分選，分選裝置充分考慮到葉菜質(zhì)地脆嫩、易損傷的特點(diǎn)設(shè)計(jì)扁平狀的吹氣嘴使吹出的氣體呈散狀分布，能夠覆蓋整個(gè)葉菜表面，將缺陷葉菜吹出的同時(shí)，又不損傷葉菜。

3）本文所設(shè)計(jì)的外部品質(zhì)在線檢測(cè)與分級(jí)裝置主要針對(duì)中小型餐廳、家庭場(chǎng)合使用，成本低，體積小，已經(jīng)進(jìn)行了推廣與試用。通過(guò) 320個(gè)葉菜樣品進(jìn)行裝置性能驗(yàn)證，黃化葉與人工分選黃化葉的吻合度達(dá)96.70%。對(duì)腐爛葉菜的吻合度達(dá)93.75%，對(duì)蟲眼葉菜分選吻合度達(dá)85.56%。系統(tǒng)分選與人工分選整體吻合度達(dá)到94.69%，與人工分選相比，系統(tǒng)的檢測(cè)速度達(dá) 1個(gè)樣品分選時(shí)間為0.84s。表明該系統(tǒng)可用于黃化葉、腐爛葉以及蟲眼葉菜的在線檢測(cè)與分選。

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