鄧立苗 韓仲志 徐 艷 熊 凱

（青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266109）

馬鈴薯自動(dòng)分級(jí)是提高馬鈴薯市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和增值的重要途徑。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)檢測(cè)過程中，使用機(jī)器視覺可以排除人為因素干擾，避免人工分級(jí)的不確定性，提高生產(chǎn)率和分級(jí)精度。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已在馬鈴薯自動(dòng)分級(jí)方面做了大量的研究工作。Marchant等［1］研制了一種根據(jù)尺寸對(duì)馬鈴薯進(jìn)行分級(jí)的系統(tǒng)，分級(jí)速度為40個(gè)/s，但精度還不能滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。Deck等［2］按照形狀、尺寸和發(fā)綠程度對(duì)馬鈴薯進(jìn)行分類，其結(jié)果優(yōu)于統(tǒng)計(jì)分類方法。Tao等［3］研究了基于傅里葉形狀的馬鈴薯形狀分級(jí)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。Zhou等［4］開發(fā)了一個(gè)基于PC機(jī)的機(jī)器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對(duì)馬鈴薯的主要分類指標(biāo)進(jìn)行分級(jí)，分級(jí)速率為50個(gè)/s，總的分級(jí)準(zhǔn)確率為86.5%。鄭冠楠等［5］根據(jù)外形特性，采用離心率法進(jìn)行馬鈴薯的形狀分級(jí)。雖然國(guó)外研究者［6，7］在馬鈴薯外觀品質(zhì)分級(jí)方面做了大量工作，但研究大多數(shù)集中在理論和方法研究階段，對(duì)于實(shí)時(shí)分級(jí)系統(tǒng)的研究并不多；中國(guó)［8］盡管已經(jīng)研制了一些馬鈴薯的分級(jí)設(shè)備，但由于分級(jí)效率低、性能不穩(wěn)定和適應(yīng)性差等問題，尚不能滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。

為了實(shí)現(xiàn)馬鈴薯外觀品質(zhì)自動(dòng)分級(jí)，本研究構(gòu)建馬鈴薯智能分級(jí)軟硬件平臺(tái)，并參照馬鈴薯等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)［9］，提出了馬鈴薯外觀品質(zhì)分級(jí)檢測(cè)方法和流程，并基于Visual C＋＋集成開發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯智能分級(jí)系統(tǒng)。

1 馬鈴薯智能分級(jí)硬件系統(tǒng)

馬鈴薯智能分級(jí)系統(tǒng)是在現(xiàn)有水果機(jī)械式分級(jí)系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng)和智能分級(jí)控制系統(tǒng)構(gòu)建而成。系統(tǒng)裝置如圖1所示，主要由輸送裝置、計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)、分級(jí)執(zhí)行系統(tǒng)、控制電路等部分組成。機(jī)器接通電源后，通過步進(jìn)電機(jī)5帶動(dòng)傳送帶12運(yùn)動(dòng)。馬鈴薯7放置在托盤6上隨傳送帶運(yùn)動(dòng)。每過一個(gè)托盤，光電傳感器11發(fā)送一個(gè)信號(hào)到智能控制器（下位機(jī)）3，智能控制器接收到信號(hào)即發(fā)送信號(hào)到計(jì)算機(jī)（上位機(jī)）2，上位機(jī)接收到信號(hào)，控制工業(yè)攝像頭9進(jìn)行拍照，并將拍攝的圖像發(fā)送給上位機(jī)處理。上位機(jī)對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)行處理并根據(jù)外觀特征檢測(cè)方法進(jìn)行分級(jí)，得到分級(jí)結(jié)果（是否為次品），并將分級(jí)結(jié)果（0或1）發(fā)送給智能控制器。智能控制器接收到分級(jí)結(jié)果，若是1（次品）則發(fā)信號(hào)給次品區(qū)打果器14，打果器收到信號(hào)打翻托盤，馬鈴薯滾入次品收集區(qū)13。當(dāng)馬鈴薯經(jīng)過壓力傳感器10處時(shí)，壓力傳感器獲取重量信息并發(fā)送到機(jī)械控制器4，機(jī)械控制器按照重量信息分級(jí)，發(fā)送信號(hào)到重量等級(jí)出口的對(duì)應(yīng)等級(jí)的打果器，打果器打翻托盤，馬鈴薯則會(huì)進(jìn)入相應(yīng)重量等級(jí)的分級(jí)區(qū)15內(nèi)。

圖1 分級(jí)系統(tǒng)示意圖Figure 1 Diagram of general scheme

2 系統(tǒng)流程和分級(jí)控制方法

智能分級(jí)系統(tǒng)分為4個(gè)模塊，分別為拍照控制模塊、圖像采集和預(yù)處理模塊、特征提取和檢測(cè)模塊以及分級(jí)控制模塊，系統(tǒng)流程見圖2。拍照控制模塊控制拍照時(shí)間間隔，保證每個(gè)馬鈴薯圖片拍攝1次；圖像采集和預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)馬鈴薯圖像采集和預(yù)處理；特征提取和檢測(cè)模塊對(duì)形狀、綠皮和缺陷3個(gè)分級(jí)指標(biāo)進(jìn)行特征提取和量化分級(jí)；分級(jí)控制模塊根據(jù)分級(jí)結(jié)果控制分級(jí)執(zhí)行器執(zhí)行分級(jí)結(jié)果。

圖2 系統(tǒng)流程圖Figure 2 Flow diagram

由于馬鈴薯在傳輸帶上運(yùn)動(dòng)，分級(jí)時(shí)必須保證上位機(jī)發(fā)出的分級(jí)信號(hào)與分級(jí)執(zhí)行時(shí)間保持一致。由于機(jī)器運(yùn)行速度可調(diào)，每個(gè)圖片的處理時(shí)間也不固定，由上位機(jī)確定發(fā)送分級(jí)信號(hào)的時(shí)間比較困難。為保證每個(gè)馬鈴薯圖片只拍攝1次且分級(jí)控制不受圖像處理時(shí)間的影響，本試驗(yàn)采用計(jì)數(shù)的方式來進(jìn)行分級(jí)控制。使用光電傳感器作為計(jì)數(shù)器，每經(jīng)過1個(gè)托盤，計(jì)數(shù)器加1（圖3（a）），同時(shí)下位機(jī)向上位機(jī)發(fā)送拍照控制信號(hào)，上位機(jī)接收信號(hào)即控制攝像頭拍攝圖像，然后對(duì)所拍攝的圖像進(jìn)行處理和檢測(cè)分級(jí)，最后將處理結(jié)果（0或1）發(fā)送給下位機(jī)（圖3（b））。下位機(jī)將信號(hào)保存在隊(duì)列中，構(gòu)成一個(gè)控制序列。并以固定的時(shí)間間隔（計(jì)數(shù)器加1）從隊(duì)頭取控制信號(hào)，根據(jù)控制信號(hào)來執(zhí)行分級(jí)動(dòng)作，若為1，電磁鐵打果器通電，將托盤打翻，馬鈴薯翻滾到相應(yīng)等級(jí)的收集區(qū)（圖3（c））。

圖3 分級(jí)控制流程圖Figure 3 Flow chart of grading process

3 軟件系統(tǒng)

軟件系統(tǒng)運(yùn)行界面如圖4所示，主界面分為4個(gè)區(qū)域：控制按鈕區(qū)、圖像監(jiān)視區(qū)、數(shù)據(jù)顯示區(qū)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)區(qū)?？刂瓢粹o區(qū)實(shí)現(xiàn)攝像頭的打開和關(guān)閉、開始檢測(cè)和關(guān)閉檢測(cè)及數(shù)據(jù)顯示等功能；圖像監(jiān)視區(qū)實(shí)時(shí)顯示監(jiān)控畫面和所拍攝的馬鈴薯圖像。數(shù)據(jù)顯示區(qū)分為基本數(shù)據(jù)區(qū)和綜合數(shù)據(jù)區(qū)，基本數(shù)據(jù)區(qū)主要顯示馬鈴薯形狀、綠皮和缺陷3個(gè)指標(biāo)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，并顯示每個(gè)檢測(cè)指標(biāo)是否正常。綜合數(shù)據(jù)區(qū)顯示馬鈴薯的長(zhǎng)、寬、面積和等級(jí)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)區(qū)主要顯示檢測(cè)到的馬鈴薯總數(shù)和正常馬鈴薯個(gè)數(shù)。

對(duì)供試驗(yàn)的350個(gè)馬鈴薯運(yùn)行智能分級(jí)系統(tǒng)，綜合形狀、顏色和缺陷3個(gè)方面特征進(jìn)行檢測(cè)，只要具有畸形（二次生長(zhǎng)）、綠皮、缺陷其中任何一種情形就判定為次品，否則為正常薯塊。根據(jù)這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)350個(gè)馬鈴薯進(jìn)行測(cè)試，誤判個(gè)數(shù)為35個(gè)，綜合檢測(cè)準(zhǔn)確率為90%。

在Intel酷睿i3 3110M2.5GHz CPU，2GB內(nèi)存硬件條件下進(jìn)行馬鈴薯綜合檢測(cè)速度測(cè)試，每個(gè)馬鈴薯檢測(cè)時(shí)間約為40ms，每秒可處理約25個(gè)馬鈴薯，能夠滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。

圖4 軟件運(yùn)行界面Figure 4 GUI of software

4 討論和結(jié)論

機(jī)器運(yùn)行時(shí)步進(jìn)電機(jī)的強(qiáng)電會(huì)對(duì)分級(jí)控制裝置（單片機(jī)）的弱電造成強(qiáng)烈的干擾，本研究采取了將控制裝置增加抗干擾電路、將控制器安裝在封閉的金屬盒之中以及分離電源等措施，基本上消除了干擾，但在生產(chǎn)線調(diào)速過程中偶爾存在著輕微干擾，原因可能是在步進(jìn)電機(jī)變速的瞬間產(chǎn)生了較大磁場(chǎng)干擾了電路，下一步考慮選用可靠性高、抗干擾能力強(qiáng)的PLC控制器［10］。同時(shí)，步進(jìn)電機(jī)的強(qiáng)電會(huì)對(duì)攝像頭造成干擾，影響拍照質(zhì)量，采用將燈箱接地的方式基本消除了干擾。

本系統(tǒng)是在已有機(jī)械分選機(jī)的基礎(chǔ)上改造而成的，加入智能分級(jí)控制系統(tǒng)后，跟原來的機(jī)械控制系統(tǒng)之間會(huì)存在不一致性現(xiàn)象。次品馬鈴薯在第一步根據(jù)外觀特征已被揀出，但原有的機(jī)械控制系統(tǒng)仍然按照壓力傳感器采集的重量信息分級(jí)，所以分級(jí)系統(tǒng)會(huì)存在 “空打”的現(xiàn)象，雖然不影響分級(jí)結(jié)果，但仍需要改進(jìn)。下一步采取的措施是，若某個(gè)馬鈴薯檢測(cè)為次品，則將壓力傳感器的信號(hào)屏蔽掉，這樣馬鈴薯作為次品檢出后，將不會(huì)再按照重量進(jìn)行分級(jí)。

由于馬鈴薯在傳輸過程中相對(duì)于托盤上固定不動(dòng)，安裝在正上方的攝像頭只能獲取馬鈴薯上部圖像，從而影響檢測(cè)結(jié)果。研究中嘗試采用在傳送帶兩側(cè)加上鏡子的方式［11］，可以同時(shí)拍攝馬鈴薯正面和兩個(gè)側(cè)面的圖像，這樣在一定程度上擴(kuò)大馬鈴薯表面信息的獲取，但拍攝傳送帶上馬鈴薯底面圖像還是比較困難。如何獲取比較完整的馬鈴薯表面圖像信息，從而提高分級(jí)準(zhǔn)確率有待于下一步深入研究。

為實(shí)現(xiàn)馬鈴薯實(shí)時(shí)檢測(cè)和分級(jí)，本試驗(yàn)構(gòu)建了馬鈴薯智能分級(jí)硬件裝置，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單易行的馬鈴薯智能分級(jí)控制方法，提出了基于外觀品質(zhì)檢測(cè)方法和流程，并基于Visual C＋＋集成開發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)了馬鈴薯智能分級(jí)系統(tǒng)。結(jié)果表明，本試驗(yàn)所構(gòu)建的馬鈴薯智能分級(jí)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，所提出分級(jí)控制方法簡(jiǎn)單易行，系統(tǒng)的綜合分級(jí)準(zhǔn)確率可達(dá)到90%，能夠滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。

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