賈磊，陳俊超

1. 黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院（開封 475004）；2. 南陽技師學(xué)院（南陽 473000）

水產(chǎn)品色澤、大小、形狀等方面能夠很好地反映水產(chǎn)品品質(zhì)，水產(chǎn)品的外觀品質(zhì)直接影響著消費者的購買意愿[1]。因此通過先進(jìn)的快速檢測技術(shù)，分辨質(zhì)量好的和質(zhì)量差的水產(chǎn)品，對于提高水產(chǎn)品加工企業(yè)至關(guān)重要。

水產(chǎn)品外觀品質(zhì)檢測的目的是控制水產(chǎn)品質(zhì)量，防止水產(chǎn)品食品因質(zhì)量上的缺陷導(dǎo)致品質(zhì)差的食品流入市場[2-3]。大多數(shù)水產(chǎn)品加工企業(yè)仍然采用人工方式進(jìn)行分揀，但這種識別方式的準(zhǔn)確性和效率受工人因素影響，且檢測精度低、勞動強(qiáng)度大、智能程度低[4-7]。因此部分大型食品生產(chǎn)企業(yè)引進(jìn)智能自動檢測設(shè)備，通過智能檢測設(shè)備實時對水產(chǎn)品進(jìn)行在線檢測，實現(xiàn)水產(chǎn)品食品的大批量檢測。

機(jī)器視覺是指利用圖像采集設(shè)備代替工人肉眼識別，圖像處理功能代替人腦分辨功能，從而完成產(chǎn)品關(guān)鍵信息的提取，通過對關(guān)鍵信息判斷，將具有差別的產(chǎn)品分揀出的一種人工智能技術(shù)[8-9]。機(jī)器視覺系統(tǒng)中設(shè)備不會與食品直接接觸，從而避免食品的二次污染，機(jī)器視覺能在惡劣環(huán)境下長時間進(jìn)行檢測，并能保證檢測精度和工作效率。

為提高水產(chǎn)食品的檢測效率，將機(jī)器視覺在線檢測技術(shù)應(yīng)用于魚類、蝦類等水產(chǎn)品等食品加工生產(chǎn)初期質(zhì)量檢測中，為提高水產(chǎn)品品質(zhì)保障消費者食用安全和監(jiān)控提供保障。

1 機(jī)器視覺系統(tǒng)

機(jī)器視覺系統(tǒng)是利用圖像采集技術(shù)對物體進(jìn)行識別，從圖像中提取有價值的信息并經(jīng)過分析后作出判斷的一項先進(jìn)技術(shù)。設(shè)計的機(jī)器視覺水產(chǎn)品檢測系統(tǒng)主要由CCD相機(jī)、圖像采集卡及計算機(jī)處理系統(tǒng)等組成。檢測系統(tǒng)在對采集到的圖像信息進(jìn)行分析和圖像處理時，需要采用多種方法進(jìn)行統(tǒng)計分析，通過控制系統(tǒng)輸出最終的指令控制執(zhí)行器動作。由此也可以看出，機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)是一項綜合技術(shù)，需要結(jié)合圖像處理、計算機(jī)算法處理和自動化控制等多項技術(shù)相互配合應(yīng)用。

為提高水產(chǎn)品食品品質(zhì)檢測效率，設(shè)計一種機(jī)器視覺的水產(chǎn)品外觀品質(zhì)檢測方法，檢測系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)組成

機(jī)器視覺系統(tǒng)中通過背光源和環(huán)光源對水產(chǎn)品進(jìn)行全方位提供光源，圖像采集單元主要由工業(yè)CCD相機(jī)以及高速A/D模塊組成，通過CCD相機(jī)將水產(chǎn)等食品圖像獲取，經(jīng)過圖像采集卡將其采集到，并將其傳送到計算機(jī)中進(jìn)行圖像處理，圖像處理后再發(fā)出相應(yīng)控制命令，通過步進(jìn)電機(jī)的控制對外觀品質(zhì)差的產(chǎn)品挑出，從而實現(xiàn)全程自動檢測、自動挑選的檢測流程。

相機(jī)是水產(chǎn)品品質(zhì)檢測系統(tǒng)中圖像采集設(shè)備，相機(jī)的選型不僅要考慮其性能能夠滿足檢測系統(tǒng)的設(shè)計需求，還要兼顧其數(shù)據(jù)傳輸速度、分辨率、圖像顏色、傳送速度及串口形式等。選擇德國IDS公司生產(chǎn)的型號為UI-3480CP相機(jī)，該相機(jī)測參數(shù)如表1所示。

在水產(chǎn)品機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)中，圖像采集卡主要負(fù)責(zé)對CCD相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行采集并將圖像進(jìn)行放大和數(shù)字化處理；系統(tǒng)采用NI公司生產(chǎn)的PCI-1426圖像采集卡，該采集卡通過PCI接口與計算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，相機(jī)接口采用Camera Link標(biāo)準(zhǔn)，該接口傳輸速度快，可進(jìn)行高速圖像采集。

表1 工業(yè)相機(jī)參數(shù)

2 圖像處理算法

2.1 圖像預(yù)處理

圖像處理算法作為水產(chǎn)品檢測系統(tǒng)的核心部分，圖像算法的處理效果決定著檢測系統(tǒng)的成功與否。水產(chǎn)品圖像處理主要經(jīng)過圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取及模式識別。水產(chǎn)品品質(zhì)檢測系統(tǒng)的處理算法流程如圖2所示。

圖2 圖像處理算法流程

采集的圖像中通常會摻雜各種噪聲，導(dǎo)致采集的圖像不清晰，嚴(yán)重影響圖像處理結(jié)果，應(yīng)對圖像進(jìn)行均值濾波，相關(guān)表達(dá)式可描述為式（1）。

式中：g(x,y)為目標(biāo)圖像處理結(jié)果；f(x,y)為目標(biāo)圖像。

所使用工業(yè)相機(jī)的光軸與待檢測的水產(chǎn)品相垂直，連通區(qū)域可使用面積、圓度和矩形度等參數(shù)進(jìn)行識別。連通區(qū)域面積計算公式可表示為式（2）。式中：i為目標(biāo)圖像內(nèi)部第i個連通區(qū)域；N為連通區(qū)域內(nèi)部有程數(shù)；iEndk為第k個游程的結(jié)束序號；iStartk為k個游程的開始序號。

圓形度可用于表示連通區(qū)域和標(biāo)準(zhǔn)圓的相似程度。圓形度越接近1，表明該連通區(qū)域越接近圓形。圓形度可表述為式（3）。式中：Ai為連通區(qū)域面積；Li為連通區(qū)域周長，其計算方法可參考邊界搜索算法通過計算邊界圖像像素總長度得到。

矩形度可用連通區(qū)域面積和最小外界矩形面積的比值確定，該值越接近1，表明矩形度越好。矩形度可用式（4）表示。

式中：Smin為最小外界矩形面積。

2.2 圖像分割處理

圖像分割處理是將圖像分割成不同的且具有特定性質(zhì)的多個部分，并提取其中有價值的信息。采用Roberts算法對圖像進(jìn)行分割處理。對圖3所示的2個對角線方向的相鄰像素之間的灰度做差值，利用差值來近似梯度的幅值進(jìn)行邊緣檢測。假設(shè)輸入圖像為g(x,y)，輸出圖像為s(x,y)，Roberts算法為式（5）。

在實際應(yīng)用過程中，為提高控制器運行速度，通常對式（5）進(jìn)行簡化處理：

圖3 Roberts算子

3 試驗分析

為驗證設(shè)計的機(jī)器視覺在水產(chǎn)品食品品質(zhì)檢測中的有效性，對魚類產(chǎn)品檢測結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)構(gòu)如表2所示。

表2 缺陷檢測結(jié)果

由表2數(shù)據(jù)可以看出，劃痕、破損、孔洞的檢測準(zhǔn)確率均在98%，而亮度準(zhǔn)確率較低，為96%。經(jīng)過分析，亮度檢測效率較低的原因是在檢測過程中外部環(huán)境亮度變化對魚表面亮度出產(chǎn)生影響，從而使得檢測準(zhǔn)確率較低。但經(jīng)過總體分析，基于機(jī)器視覺的水產(chǎn)品外觀缺陷檢測準(zhǔn)確率較高，完全能夠滿足生產(chǎn)企業(yè)對水產(chǎn)品食品檢測，對于提升企業(yè)生產(chǎn)效率、降低工人勞動強(qiáng)度具有重要作用。

4 結(jié)語

為實現(xiàn)水產(chǎn)食品生產(chǎn)企業(yè)自動化、智能化，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)品品質(zhì)，設(shè)計一款基于機(jī)器視覺的水產(chǎn)食品外觀品質(zhì)檢測系統(tǒng)。將圖像采集技術(shù)、圖像處理技術(shù)及電氣自動控制技術(shù)融為一體，采用CCD相機(jī)、光源、圖像采集卡及計算機(jī)作為系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，并通過圖像濾波、圖像分割等圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)圖像中重要信息提取，提高檢測準(zhǔn)確率。結(jié)果表明，試驗檢測方法能夠?qū)崿F(xiàn)水產(chǎn)食品的快速檢測，檢測準(zhǔn)確率在97%以上。該檢測方法大幅提高食品加工企業(yè)生產(chǎn)效率、降低工人勞動強(qiáng)度，對于提高水產(chǎn)食品品質(zhì)起到積極作用。