王佳樂，王永強，周聰玲

(天津科技大學機械工程學院，天津 300222)

速凍青豆是對成熟青豆去殼、清洗、水煮熟化、瀝水、冷凍后形成的顆粒橢球狀產(chǎn)品，其中混有顏色和形狀不合格的殘次品，在產(chǎn)品包裝前需要篩選剔除[1].目前行業(yè)內(nèi)主要是人工挑選來完成，標準難以量化，篩選過程效率低，同時由于視覺疲勞會導(dǎo)致錯選和漏選.

隨著機器視覺檢測技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于在線自動檢測中[2-9]，本文利用機器視覺技術(shù)對青豆殘次品進行在線檢測識別.通過系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計，實現(xiàn)了青豆的自動有序排列，同時結(jié)合顏色信息和形狀特征完成殘次品青豆的快速識別定位，再利用 PLC驅(qū)動多路電磁閥控制高壓氣流的通斷，將識別出的殘次青豆予以剔除.

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)包括上料鋪料、采集圖像和殘次品剔除三部分(圖 1).入料斗上端為矩形，下端呈楔形，便于青豆集中落入同步輸送帶并實現(xiàn)單層平鋪.

根據(jù)速凍青豆的外形以及單粒識別剔除的需要，傳輸裝置采用若干尼龍鏈板與同步帶相結(jié)合的方式，在尼龍鏈板上均布沉頭孔，便于定位剔除青豆.每片尼龍鏈板的兩端分別有兩個定位孔與同步帶固定，其中間部分左右分別對稱設(shè)計有 2行，每行 15個，共30個沉頭孔，呈矩陣式均勻分布，如圖2所示.

圖1 整體結(jié)構(gòu)圖Fig. 1 Overall structure

圖2 尼龍鏈板沉頭孔示意圖Fig. 2 Sketch of nylon plate countersunk hole

圖像采集裝置位于輸送帶的法向正上方，采用半封閉式漫反射白色燈箱、同軸正光照射方式，避免青豆下方出現(xiàn)陰影.為了有效提高識別效率，采用并列的兩臺彩色相機分別采集輸送帶左右兩側(cè)的對應(yīng)區(qū)域，可有效提高在線識別的效率和精度.根據(jù)式(1)，最終選定鏡頭焦距為8mm.

式中：f為鏡頭焦距；L為圖像采集區(qū)的長度；W為圖像采集區(qū)的寬度；D為相機與傳送帶的高度；l和 w為CMOS芯片的長度和寬度.

在上位 PC機完成圖像采集處理后，將殘次品青豆的位置信息發(fā)送到下位 PLC中，控制尼龍鏈板對應(yīng)位置沉頭孔下方高壓氣管路中的電磁閥開啟，利用高壓噴嘴完成殘次青豆的剔除.特制的排列式噴氣嘴間距確保和尼龍鏈板上的排列孔間距一一對應(yīng).電磁閥采用一進十六出的連體閥，簡便易控.剔除方案如圖3所示.

圖3 殘次青豆剔除示意圖Fig. 3 Schema of eliminating unqualified green beans

1.2 信息編碼與剔除

為了實現(xiàn)對殘次品的準確剔除，本文利用青豆的矩陣式分布，對其進行位置信息的編碼.具體的編碼過程如下：圖像處理過程中，將尼龍鏈板上每個沉頭孔內(nèi)的青豆殘次品設(shè)定為“1”，合格品設(shè)定為“0”.由于每臺相機采集圖像中每行均分布 15粒青豆，即可生成 15位的信息編碼.在串口傳輸中需將其轉(zhuǎn)換成十六進制，所以在最高位補 0，從而每行可以編碼成 4個十六進制數(shù)，如圖 4所示.“+”代表殘次青豆，其余為合格青豆，再利用 Modbus協(xié)議進行串口通信，將信息碼傳遞到下位PLC中.

由于伺服電機的脈沖數(shù)與青豆運行速度成正比，且噴嘴與圖像采集區(qū)的距離固定，可以計算出所需脈沖數(shù).PLC通過計算脈沖數(shù)可以確定青豆的位置，進而將編碼信息賦值給其輸出端口，控制電磁閥實現(xiàn)對殘次品的準確剔除.

圖4 青豆殘次品剔除信息編碼Fig. 4 Information coding of eliminating unqualified green beans

2 殘次品特征識別

圖 5所示分別為合格青豆、腐壞青豆和破損青豆.速凍青豆合格品顏色較均勻，橢球形狀，較規(guī)則；殘次品的主要缺陷表現(xiàn)在表面顏色明顯變深或者破損.

圖5 速凍青豆類型Fig. 5 Frozen green beans

2.1 顏色特征識別

I1I2I3彩色模型是根據(jù)模式識別的分類理論產(chǎn)生的特征，見式(2)—式(4).它的顏色分割效果和 K-L變換的分割結(jié)果相當[10]，利用其對青豆彩色圖像進行 I1、I2、I3通道的分離，可觀察出腐壞青豆與合格青豆的明顯差異.如圖 6所示，I1通道下可以明顯區(qū)分合格青豆和腐壞青豆，而 I2、I3通道下對腐壞青豆的處理效果較差.

圖6 I1、I2、I3通道下的青豆處理效果Fig. 6 Green beans processed in I1，I2 and I3 channels

在對 I1通道進行分離后，可利用自動閾值獲取全局二值圖像，圖像中黑色像素占比小于 10%為合格品，反之則為腐壞青豆，由此快速識別圖像中的青豆是否合格，并給出相應(yīng)的信息碼，“0”為合格品，“1”為殘次品.由于尼龍鏈板上的沉頭孔是矩陣式有序排列，其世界坐標與其圖像中的坐標可以預(yù)先標定，因此對于圖像中的任意青豆均可計算出其在世界坐標下的位置信息，將得到的這些信息存儲在數(shù)組Array1中.具體流程如圖 7所示，其中 Area_r為腐壞面積.

圖7 提取腐壞青豆流程圖Fig. 7 Process of idenfifying rotten green beans

2.2 形狀特征識別

速凍青豆的形狀特征主要包括青豆投影輪廓的面積、周長、圓形度和圓滿度[11]，其中圓形度和圓滿度是檢測速凍青豆是否合格的依據(jù).圓形度 Ro是指速凍青豆與圓形的相似程度，圓滿度 SA指的是速凍青豆的面積與其外接圓的面積比，見式(5)和式(6)(其中 P為周長，L為長軸長，A為面積).通過HSI彩色模型的單通道分析發(fā)現(xiàn)，只有S通道下的青豆輪廓較為清晰，S為飽和度，指的是顏色的深淺程度，顏色越深，飽和度越高；H 和 I通道均不能完整體現(xiàn)青豆輪廓信息.因此，在 S通道下進行單粒青豆的分離.利用Canny算子求取青豆邊緣，再通過圖像填充獲取青豆周長像素和面積像素，如圖 8所示；殘次青豆和合格青豆的圓形度和圓滿度，見表1.

圖8 形狀填充后的青豆Fig. 8 Shape-filled green beans

表1 合格青豆和破損青豆形狀參數(shù)Tab. 1 Shape parameters of good and broken green beans

通過對隨機選取的破損青豆進行統(tǒng)計，求得圓形度和圓滿度的閾值Rd、Rm(見圖9流程圖)，同時作為判定的依據(jù).形狀識別的具體流程如圖 9所示，所提取的形狀特征見表 1.系統(tǒng)最終將數(shù)組 Array2傳遞給 PLC.由于數(shù)組 Array2為只有 0和 1的一維數(shù)組，即合格品和殘次品的排列順序，PLC根據(jù) Array2中內(nèi)容實現(xiàn)對殘次品剔除.

圖9 提取破損青豆位置流程圖Fig. 9 Process of locating damaged green beans

3 實 驗

選取速凍青豆 2000粒，分成 4組(每組 500粒)，各組中合格、腐壞、破損青豆的數(shù)量不同，依次將每組青豆樣本混合后放入料斗內(nèi)進行實驗，考核系統(tǒng)識別和剔除的正確率.實驗中，同步帶的運行速度為 0.20m/s，相機分辨率為 1280×960，整體結(jié)構(gòu)傾角為 10°，結(jié)果見表 2.本系統(tǒng)的檢測效率可以達到400kg/h.在線識別與剔除的正確率達到 99.3%以上，其中破損的青豆相比腐壞的青豆更難于剔除.其原因：一是單粒青豆的破損程度對特征閾值的選取有影響；二是破損面影響高壓氣流的“吹出”.

表2 實驗結(jié)果Tab. 2 Results of the experiment

4 結(jié) 語

本文提出并設(shè)計了一套基于機器視覺的速凍青豆殘次品在線檢測與剔除系統(tǒng).通過對青豆顏色特征和形狀特征的分析，對殘次品進行快速識別定位，并將所生成的剔除信息編碼傳遞給 PLC控制系統(tǒng)，利用集成式多點高壓氣流噴嘴，實現(xiàn)殘次品的剔除.該裝置不僅能夠檢測速凍青豆，對其他球型、橢球型產(chǎn)品也可以進行相關(guān)檢測，具有廣泛的適應(yīng)性.該系統(tǒng)性價比高，可替代人工完成速凍青豆殘次品的篩選，具有經(jīng)濟效益和應(yīng)用價值.