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        視覺(jué)引導(dǎo)淡水魚(yú)自動(dòng)去頭尾系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

        2014-12-20 02:00:18李楷模文躍兵
        食品與機(jī)械 2014年5期
        關(guān)鍵詞:鳙魚(yú)魚(yú)尾淡水魚(yú)

        李楷模 文躍兵

        (湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410208)

        淡水魚(yú)食品加工需要進(jìn)行去頭尾作業(yè),通常是人工操作實(shí)現(xiàn)的,生產(chǎn)效率低,不能滿足現(xiàn)代生產(chǎn)的要求。中國(guó)淡水魚(yú)產(chǎn)量近幾年連續(xù)增加,淡水魚(yú)食品加工技術(shù)在冷凍保鮮、自動(dòng)去鱗、腌熏與烘烤加工等方面進(jìn)展很快,但自動(dòng)去頭尾技術(shù)的研究還未涉及,影響了淡水魚(yú)食品加工企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)迅速發(fā)展,出現(xiàn)了許多應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的生產(chǎn)自動(dòng)化系統(tǒng)[1-3],如利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)根據(jù)蘋(píng)果的大小自動(dòng)分級(jí)[4]、根據(jù)藥丸顆粒的顏色自動(dòng)分類等,提高了生產(chǎn)效率。本研究提出了一種視覺(jué)引導(dǎo)淡水魚(yú)自動(dòng)去頭尾系統(tǒng)方案,該方案的關(guān)鍵就是如何運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)淡水魚(yú)頭、尾的準(zhǔn)確定位。由圖像不變矩理論,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)魚(yú)頭、尾匹配定位方法,然后應(yīng)用可編程邏輯控制器(PLC)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確對(duì)刀及自動(dòng)完成去魚(yú)頭、尾作業(yè)。

        1 工作原理

        視覺(jué)引導(dǎo)去頭尾系統(tǒng)如圖1所示,該系統(tǒng)用于淡水魚(yú)食品加工自動(dòng)生產(chǎn)線。系統(tǒng)工作時(shí),去鱗的淡水魚(yú)由輸送帶1送到工作臺(tái)2,當(dāng)魚(yú)頭接觸3接觸傳感器E時(shí),接觸傳感器E發(fā)出指令,啟動(dòng)工作臺(tái)中間的帶式傳動(dòng)機(jī)構(gòu),魚(yú)身朝圖1中左方向直線移動(dòng),當(dāng)魚(yú)頭接觸11接觸傳感器F時(shí),接觸傳感器F發(fā)出兩個(gè)指令:① 工作臺(tái)中間的帶式傳動(dòng)機(jī)構(gòu)停止,魚(yú)身處于待去頭尾工作狀態(tài);② 指令?yuàn)A緊裝置7動(dòng)作,夾緊裝置的“弓”形壓塊內(nèi)設(shè)氣囊,由進(jìn)氣、排氣電控閥控制進(jìn)排氣,進(jìn)氣電控閥5獲得指令打開(kāi)進(jìn)氣閥門,夾緊裝置7下的氣囊進(jìn)氣將魚(yú)夾緊到調(diào)定的壓力值后壓力傳感器自動(dòng)關(guān)閉。圖1中13、15是圖像傳感器 M、N分別采集魚(yú)頭、魚(yú)尾數(shù)字圖像信號(hào),該信號(hào)由千兆以太網(wǎng)傳輸給控制計(jì)算機(jī)。控制計(jì)算機(jī)通過(guò)圖像處理算法實(shí)現(xiàn)魚(yú)頭及魚(yú)尾位置的準(zhǔn)確定位,并經(jīng)由PLC模塊控制步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)刀具進(jìn)入切割魚(yú)頭及魚(yú)尾位置,完成魚(yú)頭、魚(yú)尾切割作業(yè)。具體由圖像傳感器M、N獲得特征圖形后發(fā)出指令控制電機(jī)A、B完成X方向準(zhǔn)確對(duì)刀,電機(jī)D完成工作臺(tái)上下Z軸方向動(dòng)作控制,使刀具能完全切到魚(yú)頭、魚(yú)尾部分;電機(jī)C控制工作臺(tái)前后Y方向動(dòng)作,Y、Z方向的控制使刀具能完全分割魚(yú)頭、魚(yú)尾;魚(yú)頭、尾分割完后,刀具必然接觸工作臺(tái)底部傳感器10和右側(cè)的傳感器8,分別發(fā)出指令:① 將分割的魚(yú)頭、尾移走(圖中沒(méi)有標(biāo)明);② 排氣電控閥6放氣,將夾緊的魚(yú)松開(kāi);③ 控制工作臺(tái)回到原來(lái)狀態(tài);④ 工作臺(tái)中間的帶式傳動(dòng)機(jī)構(gòu)啟動(dòng),將切割了魚(yú)頭、尾的魚(yú)身移向傳送帶12,準(zhǔn)備下一個(gè)加工工序,同時(shí)工作臺(tái)準(zhǔn)備下一個(gè)工作循環(huán)。

        圖1 視覺(jué)引導(dǎo)去頭尾系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure 1 Visual guide to cutting the head and tail system structure diagram

        2 魚(yú)頭、魚(yú)尾位置定位算法設(shè)計(jì)

        中國(guó)的淡水魚(yú)養(yǎng)殖家魚(yú)主要有:青魚(yú)、草魚(yú)、鳙魚(yú)和鰱魚(yú),其身體結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2~5。

        圖2 青魚(yú)身體結(jié)構(gòu)Figure 2 Black carp body structure

        圖3 草魚(yú)身體結(jié)構(gòu)Figure 3 Grass carp body structure

        圖4 鳙魚(yú)身體結(jié)構(gòu)Figure 4 Bighead carp body structure

        圖5 鰱魚(yú)身體結(jié)構(gòu)Figure 5 Silver carp body structure

        通過(guò)4種常見(jiàn)的淡水魚(yú)魚(yú)身結(jié)構(gòu),不難發(fā)現(xiàn)4種淡水魚(yú)的魚(yú)頭、尾部均呈規(guī)則的幾何形狀,頭部呈扇形,尾部呈燕尾形。針對(duì)上述特點(diǎn),本研究基于具有仿射和旋轉(zhuǎn)不變性的Hu矩[5-7]設(shè)計(jì)魚(yú)頭、魚(yú)尾定位算法。

        2.1 魚(yú)頭、魚(yú)尾匹配定位原理

        “矩”是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,用于描述隨機(jī)變量的分布形態(tài),在數(shù)字圖像處理中,矩可用來(lái)描述某一圖像物體的形狀,圖像I中某一模版的pq階矩定義為:

        pq階中心距定義為:

        其中,xa、ya分別為該模版圖像x坐標(biāo)和y坐標(biāo)的平均值,將中心矩除以m00的冪,可得到歸一化處理的中心距:

        Hu矩是歸一化中心矩的線性組合,對(duì)于圖像的某些變化縮放、旋轉(zhuǎn)和鏡像映射等具有不變性,Hu矩的定義為:

        本試驗(yàn)的方法應(yīng)用Hu矩來(lái)判斷檢測(cè)圖像中某一區(qū)域和標(biāo)準(zhǔn)魚(yú)頭(魚(yú)尾)模板的相似程度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)魚(yú)頭、魚(yú)尾的精確定位。判定某一區(qū)域?yàn)轸~(yú)頭(魚(yú)尾)的判據(jù)為:

        其中,D為模板相匹配閾值,可根據(jù)檢測(cè)對(duì)象的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定,hAi和hBi分別表示圖像區(qū)域和標(biāo)準(zhǔn)魚(yú)頭(魚(yú)尾)的i階Hu矩。

        2.2 檢測(cè)步驟

        (1)制作需加工魚(yú)魚(yú)頭(魚(yú)尾)標(biāo)準(zhǔn)模板,計(jì)算標(biāo)志模板的Hu矩,設(shè)定模板相匹配閾值D;設(shè)定檢測(cè)圖像中魚(yú)頭(魚(yú)尾)匹配區(qū)域初始大小及初始位置。

        (2)計(jì)算檢測(cè)圖像魚(yú)頭(魚(yú)尾)初始區(qū)域的Hu矩,按照式(11)所述判據(jù)判斷初始區(qū)域是否就是魚(yú)頭(魚(yú)尾)所在位置。

        (3)若初始位置不是魚(yú)頭(魚(yú)尾)所在位置,以5像素為步長(zhǎng),向初始區(qū)域的8鄰接方向移動(dòng)匹配區(qū)域,計(jì)算新匹配區(qū)域的Hu矩,判斷新區(qū)域是否是魚(yú)頭(魚(yú)尾)所在位置。

        (4)若移動(dòng)80個(gè)像素仍然未找到魚(yú)頭(魚(yú)尾)所在位置,以5像素為步長(zhǎng)調(diào)整匹配區(qū)域大小,重復(fù)步驟(3)。

        (5)若區(qū)域大小變化了±20個(gè)像素沒(méi)有找到魚(yú)頭(魚(yú)尾)所在位置,程序停止,報(bào)錯(cuò);(2)~(4)任一步驟中若找到魚(yú)頭(魚(yú)尾)所在位置,輸出該區(qū)域參數(shù)。

        3 試驗(yàn)及分析

        (1)驗(yàn)證本試驗(yàn)提出的Hu矩匹配魚(yú)頭、魚(yú)尾判據(jù)的有效性。分別制作100×80像素大小的鳙魚(yú)魚(yú)頭(魚(yú)尾)標(biāo)準(zhǔn)模板,在另一分辨率為800×600像素的鳙魚(yú)圖像中選定20個(gè)區(qū)域,其中第1~4個(gè)區(qū)域基本和魚(yú)頭(魚(yú)尾)位置重合(如圖6中A、B所示),5~20個(gè)區(qū)域則是魚(yú)的其他部分(如圖6中虛線區(qū)域所示),各區(qū)域按照匹配判據(jù)計(jì)算得到T值如圖7所示。由圖7可知,當(dāng)區(qū)域?yàn)轸~(yú)頭魚(yú)尾部分時(shí),式(11)判據(jù)中T值計(jì)算結(jié)果小于3.1;當(dāng)區(qū)域?yàn)轸~(yú)的其他部分時(shí),式(11)判據(jù)中T值大于4.3;兩者區(qū)別顯著,沒(méi)有交錯(cuò)部分,本研究提出的魚(yú)頭、魚(yú)尾匹配判據(jù)是有效的。

        (2)對(duì)本試驗(yàn)檢測(cè)算法進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證,采用上述鳙魚(yú)魚(yú)頭(魚(yú)尾)標(biāo)準(zhǔn)模板在50幀分辨率為800×600像素不同的鳙魚(yú)圖像中尋找魚(yú)頭(魚(yú)尾);應(yīng)用式(11)所述判據(jù)時(shí),模板相匹配閾值取值3.7,共有43幀圖像正確找到了魚(yú)頭(魚(yú)尾);4幀圖像只找到了魚(yú)頭、魚(yú)尾之一;3幀圖像魚(yú)頭、魚(yú)尾均未能找到,本試驗(yàn)檢測(cè)算法有效率達(dá)86%。

        圖6 區(qū)域選取Figure 6 Illustration of selected areas

        圖7 不同區(qū)域T值計(jì)算結(jié)果Figure 7 Results of different Tvalue

        4 結(jié)論

        提出了一種視覺(jué)引導(dǎo)淡水魚(yú)自動(dòng)去淡水魚(yú)頭、尾系統(tǒng)方案;基于圖像不變矩理論,提出了魚(yú)頭、魚(yú)尾匹配定位方法。結(jié)果表明,本試驗(yàn)采用的匹配判據(jù)能有效區(qū)分魚(yú)頭(魚(yú)尾)與魚(yú)的其他部分;本試驗(yàn)檢測(cè)算法用于鳙魚(yú)魚(yú)頭、魚(yú)尾定位檢測(cè)有效率達(dá)86%以上,數(shù)據(jù)表明此技術(shù)完全可以應(yīng)用于鳙魚(yú)食品加工自動(dòng)生產(chǎn)線。

        引入Zernike矩和小波矩的一些思想,并與本試驗(yàn)算法相集成,進(jìn)一步提高魚(yú)頭、魚(yú)尾識(shí)別的準(zhǔn)確性,是下一步研究的方向。

        1 胡永彪,杜成華.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工程機(jī)械上的應(yīng)用[J].機(jī)械工程,2009,40(10):53~56.

        2 張萍,朱政紅.機(jī)械視覺(jué)技術(shù)及其在機(jī)械制造自動(dòng)化中的應(yīng)用[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,30(10):1 292~1 295.

        3 譚建平,王憲,文躍兵.一種基于機(jī)器視覺(jué)平面擺動(dòng)的擺心測(cè)試方法:中國(guó),201110382185.3[P].2012-07-04.

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