郭政,史建新,周軍,蔡建,劉航
(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)機械交通學(xué)院,烏魯木齊 830052)
機器視覺在線檢測核桃大小軟件設(shè)計
郭政,史建新,周軍,蔡建,劉航
(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)機械交通學(xué)院,烏魯木齊 830052)
【目的】設(shè)計一種可以利用機器視覺對核桃大小進行在線分級處理的軟件?!痉椒ā客ㄟ^配置大恒USB2.0工業(yè)相機,實時獲取核桃在線檢測時RGB圖像,利用VS2010開發(fā)出界面程序?qū)Σ杉降膱D像源數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換和預(yù)處理,獲得輪廓圖像。利用OpenCV的圖像矩計算原理提取核桃外形尺寸數(shù)據(jù),為下位機控制板提供等級信號控制不同等級電磁閥動作?!窘Y(jié)果】軟件可以同步顯示處理前后的圖像,實現(xiàn)了圖像優(yōu)化采集和分割閾值手動調(diào)節(jié)。【結(jié)論】基于機器視覺在線檢測核桃大小軟件可以判定不同外形尺寸大小的核桃,可以將分級信號準(zhǔn)確送出。
機器視覺;在線檢測;OpenCV;核桃;自動分級
【研究意義】對果蔬產(chǎn)品進行分級是采后加工的重要環(huán)節(jié),是提升果蔬產(chǎn)品品質(zhì)、方便其貯藏和運輸、提高產(chǎn)品附加值的有效方法[1]?;跈C器視覺的農(nóng)產(chǎn)品無損檢測技術(shù)具有實時、準(zhǔn)確、自動化程度高等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用。自2010年起新疆核桃總產(chǎn)量穩(wěn)居全國第二名[2]。目前新疆核桃分級方法多用滾筒篩和輥軸分級法等[3],此類核桃機械分級方法具有效率高、設(shè)備簡單可靠等優(yōu)點,但是存在對于分級等級控制不夠精確、薄皮核桃在分級中容易造成損傷等問題。而基于機器視覺的核桃在線檢測方法較好,其中,控制軟件的性能對整個系統(tǒng)運作起著決定作用。【前人研究進展】已有多人對基于機器視覺控制軟件進行研究。張杰[4](2006)采用8位單片機實現(xiàn)了圖像采集,實現(xiàn)了將圖像傳輸?shù)街行奶幚碛嬎銠C中進行處理。陳豐農(nóng)[5](2012)利用VS2005開發(fā)了MFC界面軟件,實現(xiàn)了小麥閾值分割,并利用串口實時通信。龔愛平[6](2012)采用Java語言為智能手機開發(fā)了機器視覺圖像處理軟件,可測量不同形狀和顏色的葉片面積及對柑橘進行估產(chǎn)。張叢[7](2015)使用VS2008結(jié)合OpenCV實現(xiàn)了零件識別的上位機控制軟件,包括圖像采集、處理、識別和定位功能。虞飛宇[8](2015)通過VisualC++6.0和OpenCV對工業(yè)相機二次開發(fā),實時顯示圖像處理結(jié)果并從打印口并行輸出?!颈狙芯壳腥朦c】針對機械式核桃大小分級機等級控制不精確以及部分品種核桃機械分級中易破損的問題,研究通過使用VS2010和最新版本圖像視覺庫OpenCV2.4.9對USB接口工業(yè)相機進行二次開發(fā),著手基于內(nèi)存圖像處理機制,設(shè)計軟件可以在線實時獲取核桃輪廓數(shù)據(jù),并判斷大小等級?!緮M解決的關(guān)鍵問題】實現(xiàn)在線檢測功能,研究相機采集圖像類型和圖像處理庫軟件所支持格式相匹配,設(shè)計合理算法程序,使處理過程在庫支持下可以快速完成圖像采集與源圖像顯示、圖像處理、閾值調(diào)節(jié)和核桃輪廓數(shù)據(jù)顯示等步驟。
1.1 材 料
研究所需材料分為硬件平臺和開發(fā)軟件平臺。硬件平臺為搭建的核桃輸送系統(tǒng)和相機架設(shè)工具,采用開發(fā)硬件為大恒公司MER-030-120UM/UC工業(yè)數(shù)字攝像機,此款相機是由大恒圖像公司最新研發(fā)的USB 2.0接口數(shù)字攝像機。開發(fā)的軟件平臺為Windows 7 X64系統(tǒng),采用VS2010 中MFC工具設(shè)計本次軟件主界面,同時利用Open CV2.4.9機器視覺庫函數(shù)實現(xiàn)對預(yù)處理后的圖像進行數(shù)據(jù)提取。
核桃在檢測線上運動,到達相機底部中心位置A 時,光電開關(guān)會感應(yīng)到隨著核桃一起運動的金屬片,在圖像采集開發(fā)環(huán)境配置正確的前提下,信號觸發(fā)相機開啟采集過程。繪出系統(tǒng)工作示意圖。圖1
圖1 核桃在線圖像采集
Fig.1 Walnut online image acquisition
1.1.1 配置大恒相機
GxIAPI是此款大恒相機提供的軟件開發(fā)工具(SDK),包括了GxIAPI.h、DxImageProc.h頭文件和GxIAPI.lib、DximageProc.lib庫。GxIAPI.lib主要功能為圖像采集,DximageProc.lib主要功能為圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。使用時需要對VS2010資源管理器進行兩類接口函數(shù)的庫包含配置。列出主要配置屬性。表1
1.1.2 配置OpenCV2.4.9
在對相機獲得的圖像進行處理時,需要配置OpenCV庫。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫,采用 C/C++語言編寫,可以運行在多種操作系統(tǒng)上。由一系列C函數(shù)和少量C++類構(gòu)成,同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口,實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。視覺庫主體分為五個模塊:核心函數(shù)庫 CV、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線性代數(shù)庫 CXCORE、函數(shù)庫 High GUI、輔助函數(shù)庫CvAux和機器學(xué)習(xí)函數(shù)庫ML。通過正確配置將調(diào)用核心函數(shù)庫CV。(在不同電腦下配置,盤符可改變)。表2
表1 配置相機設(shè)置項
Table 1 Configure the camera Settings
屬性Property設(shè)置項Settings操作Operation包含目錄IncludeDirectoryGxIAPI.hDxImageProc.h包含目錄庫目錄LibraryDirectoriesGxIAPI.libDximageProc.lib包含目錄依賴項DependenciesGxIAPI.libDximageProc.lib添加
表2 配置OpenCV設(shè)置項
Table 2 Configure OpenCV Settings
屬性Property設(shè)置項Settings操作Operation路徑PathD:…VC10in添加包含目錄IncludeDirectoryD:…opencv&opencv2包含目錄依賴項DependenciesD:…VC10lib添加
1.2 方 法
1.2.1 相機采集圖像步驟框圖
大恒此款工業(yè)相機SDK是基于事件查詢來調(diào)用函數(shù)處理請求的。打開相機主要包括庫初始化、枚舉設(shè)備、功能控制、圖像采集接收事件、關(guān)閉庫和關(guān)閉設(shè)備等操作。在實際使用中,為了滿足生產(chǎn)效率的要求,相機將長時間處于工作狀態(tài),所以整個系統(tǒng)工作是否正常主要取決于控制軟件性能,快速處理開采命令、觸發(fā)拍照、圖像處理和注銷回調(diào)函數(shù)這四個過程將從根本上提高生產(chǎn)效率。繪出采集圖像流程和回調(diào)函數(shù)處理框圖。圖2
圖2 圖像采集流程
Fig.2 Image acquisition process
1.2.2 回調(diào)函數(shù)中顯示拍攝圖像
相機拍攝圖像時,會在特定的內(nèi)存中開辟臨時存放數(shù)據(jù)區(qū)域,調(diào)用函數(shù)通過指針作為參數(shù)指向數(shù)據(jù)區(qū)域,將數(shù)據(jù)讀出并顯示。此次采集設(shè)置圖像大小為656×492像素,采集模式為連續(xù)采集,采集格式為無損RAW,相機CCD面掃描,外觸發(fā)模式,發(fā)出信號由光電開關(guān)接觸金屬片給出上升沿觸發(fā)信號,相機自動白平衡,自動持續(xù)曝光。其余為相機默認參數(shù)設(shè)置。
以下給出采集主要接口函數(shù)代碼:
GX_STATUS InitParam()//初始化采集參數(shù)
GX_STATUS SetPixelFormat8bit()//設(shè)置8位圖像格式
Void OnFrameCallbackFun()//回調(diào)函數(shù)
{
memcpy(m_pBufferRaw,pImgBuf,nImgSize);//從回調(diào)函數(shù)中拷貝圖像數(shù)據(jù)
DxRaw8ImgProcess(m_pBufferRaw, m_pBufferRGB, nWidth, nHeight, & m_objImageProcess);//將原始RAW圖像轉(zhuǎn)為RGB圖像
DrawImage(m_pBufferRGB, nWidth, nHeight, m_pBmpInfo);//顯示圖像
}
運行程序結(jié)果如圖3所示:
圖3 拍攝圖像顯示
Fig.3 Shooting images show
1.2.3 BYTE*圖像數(shù)據(jù)封裝為Mat類
Byte數(shù)據(jù)類型(字節(jié)型)用一個字節(jié)(Byte)儲存,可區(qū)別256個數(shù)字,取值范圍:0~255。由于實驗不止是顯示拍攝圖像,還需要獲得核桃外形尺寸數(shù)據(jù),所以在獲得相機拍攝原始圖像后,需要對原始圖像進行實時格式轉(zhuǎn)換和圖像處理,方便進行后續(xù)數(shù)據(jù)的讀出和寫入。
在OpenCV中,Mat類是一個多維的密集數(shù)據(jù)數(shù)組??梢杂脕硖幚硐蛄?、矩陣、圖像和直方圖等常見的多維數(shù)據(jù)[9]。為了方便圖像處理,需要將相機拍攝的數(shù)據(jù)格式為BYTE*型圖像轉(zhuǎn)換為OpenCV可識別和處理的Mat類,之后才可以調(diào)用OpenCV中的圖像處理函數(shù)[10]。定義和源圖像高度寬度相同的空間,將三通道的RGB圖像指向該空間即可。主要代碼如下:
Mat Image(nHeight,nWidth,CV_8UC3,pDlg->m_pBufferRGB);//封裝為Mat類
1.2.4 在OpenCV中進行實時圖像處理[11]
獲得Mat類圖像后,將Mat類指針指向圖像處理函數(shù),再利用OpenCV庫函數(shù)對圖像指針進行灰度圖轉(zhuǎn)換、平滑圖像、Canny邊緣檢測、查找輪廓、輪廓繪制和圖像矩計算等操作,并通過窗口顯示函數(shù)將處理后的圖像指針繪制到軟件界面上。
實時圖像處理主要代碼如下:
on_ThreshChange()//進入處理函數(shù)
{
cvtColor(Image,afterImage,CV_BGR2GRAY );//灰度圖轉(zhuǎn)化
blur(afterImage, afterImage, Size(3,3) );//以(3,3)內(nèi)核平滑圖像
Canny(afterImage,cannyMat_output);// Canny邊緣檢測函數(shù)
findContour(cannyMat_outputg_vContours,g_vHierarchy,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));//尋找輪廓
vector
for(unsigned int i=0;i< Contours.size(); i++ )
{
mu[i] = moments(Contours[i],false );
}//計算矩
drawing = Mat::zeros(cannyMat_output.size(),CV_8UC3 );
drawContours( drawing, Contours);//繪制輪廓
}
運行程序顯示出圖像處理結(jié)果。圖4
圖4 處理圖像顯示
Fig.4 Image show after processing
1.2.5 獲得核桃外形輪廓和面積像素
定義核桃輪廓長度像素數(shù)為m_dLength,定義核桃正投影面積像素數(shù)為m_dArea,通過調(diào)用OpenCV函數(shù)arcLength()和contourArea(),用尋找到的輪廓數(shù)組作為參數(shù)傳入。由于上一節(jié)中設(shè)置尋找輪廓格式為CV_RETR_EXTERNAL,所以傳入的數(shù)組參數(shù)值為Contours[0](即干凈背景下最外層圖像輪廓,此處即為核桃閾值分割后的圖像),可獲得對應(yīng)核桃外形尺寸像素數(shù)據(jù)。
即:
m_dLength =arcLength(Contours[0], true );
m_dArea= contourArea(Contours[0]);
2.1 測試數(shù)據(jù)
檢查代碼,并在DEBUG和RELEASE兩種模式下生成軟件界面。經(jīng)調(diào)試,軟件界面顯示正確,并對軟件運行進行測試:在輸送帶上擺上核桃,運動中觸發(fā)光電開關(guān),相機接收到信號開始采集圖像,軟件從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù),并實時處理,然后顯示結(jié)果并發(fā)出等級信號給下位機,通信完畢后軟件自動釋放為圖像開辟的數(shù)據(jù)存儲空間,結(jié)束一次采集,并迎接下一個核桃到來。實驗采用每組50個核桃,共三組進行試驗,以每秒4個核桃的速度經(jīng)過采集區(qū),實驗數(shù)據(jù)如表3,得出核桃觸發(fā)拍照率為98%,輪廓處理率為97.6%,達到設(shè)計要求。表3,圖5
表3 測試數(shù)據(jù)
Table 3 Test data
組別數(shù)Groupnumber樣品個數(shù)Samplenumber信號個數(shù)Signalnumber觸發(fā)拍照率Triggerrateofphoto(%)輪廓顯示次數(shù)Contournumber輪廓處理率Processingratioofcontour(%)15049984910025048964797.9350501004896平均Average5049984897.6
注:*樣品為新新2核桃
Note: Walnut of XinXin 2 as the sample
圖5 程序運行整體界面
Fig.5 The whole interface of program
2.2 實現(xiàn)圖像優(yōu)化采集
圖像采集時,光源配置的合理性和核桃表面顏色將產(chǎn)生不同的圖像質(zhì)量,直接影響到后續(xù)處理的速度。簡單干凈的背景和清晰可辨的輪廓會大大縮短算法計算的時間。因此,利用軟件可以對圖像采集過程進行干預(yù),通過調(diào)節(jié)Gamma、亮度、對比度和白平衡等參數(shù)可獲得前后景分明的圖像,大幅度減輕了軟件計算壓力,提高了處理效率。圖6
圖6 優(yōu)化采集后圖像
Fig.6 Optimizing the gathering image
2.3 實現(xiàn)像素數(shù)顯示和輪廓圖像人工調(diào)節(jié)處理
運行程序,除了顯示處理后的圖像還給出了核桃輪廓長度像素和輪廓面積像素。其中核桃實際外形尺寸則應(yīng)根據(jù)不同核桃品種在對相機進行統(tǒng)一標(biāo)定后,才可定量給出核桃等級(標(biāo)定方法見下一節(jié))。輪廓長度像素和輪廓面積像素數(shù)據(jù)。圖7
在對拍攝圖像處理時,為了降低圖像噪聲的干擾,避免輪廓數(shù)據(jù)提取時產(chǎn)生無關(guān)輪廓,可在交互界面以人工滑動SLIDER CONTROL(滑塊控件)的方式,調(diào)節(jié)不同的分割閾值,軟件內(nèi)部函數(shù)會重新刷新閾值,并將新的分割閾值圖像顯示到界面上。圖8顯示了分割閾值為30和70下的處理圖像對比。圖8
圖7 顯示像素尺寸
Fig.7 Display pixel size
圖8 不同閾值下圖像手動調(diào)節(jié)處理
Fig.8 automatically adjust processing under different threshold
2.4 觸發(fā)拍照率和輪廓處理率
核桃的輸送是靠鏈條傳動完成的,由于輸送輥的自轉(zhuǎn)以及電機驅(qū)動鏈條運轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的微小震動,會使得核桃經(jīng)過圖像采集區(qū)時,光電開關(guān)感應(yīng)金屬片位置存在誤差,使得觸發(fā)拍照率不為100%。此外,雖然軟件可以實現(xiàn)圖像優(yōu)化采集,但是拍攝的外部環(huán)境光也會影響圖像采集質(zhì)量,造成圖像產(chǎn)生色差甚至出現(xiàn)核桃和背景邊界模糊的現(xiàn)象,使得軟件輪廓處理率達不到100%。
為了進一步提高以上兩項結(jié)果參數(shù),在后續(xù)研究中將考慮更換鏈條輸送為同步帶輸送,優(yōu)化傳動機構(gòu),提高運行的穩(wěn)定性,保證觸發(fā)拍照率。其次,加裝拍攝暗箱,創(chuàng)造不受外界環(huán)境光影響的圖像采集環(huán)境;更換與核桃表面色差更大的背景板,以降低輪廓提取難度。
3.1 像素轉(zhuǎn)換系數(shù)
在得到核桃外形尺寸像素數(shù)后,可以通過棋盤標(biāo)定,得出比例關(guān)系:
K=S/M.
式中,K為像素的面積換算系數(shù);S為標(biāo)準(zhǔn)白板的實際面積;M為識別標(biāo)準(zhǔn)白板在圖像中的像素點個數(shù)[12]。
在相機高度一定時,利用這個關(guān)系式將獲得的核桃尺寸像素數(shù)進行換算,得出核桃真實的長度l和正投影面積s。在實際生產(chǎn)中,由人工或經(jīng)驗法先對某品種核桃大小建立分級標(biāo)準(zhǔn),輸入控制軟件。在軟件內(nèi)部,利用switch()和case()語句,將l和s與分級標(biāo)準(zhǔn)比較,并將比較結(jié)果以ASCLL碼值傳給下位機,給出不同大小核桃的等級信號。
3.2 通信方式和下位機動作
為了方便快捷,傳統(tǒng)的上下位機通信采用打印機并口RS232-DB25或RS232-DB9來實現(xiàn)。但是隨著USB串口的大量使用,目前市場上新式臺式機主板幾乎淘汰了這類接口。因此,實驗采用CH340USB轉(zhuǎn)串口芯片實現(xiàn)上位機和下位機實時通信[13],接線原理圖。圖9
圖9CH340芯片和USB通信Fig.9CommunicationbetweenCH340ChipandUSB
此外,通過編寫合理的下位機程序,控制板可以對上位機軟件發(fā)送來的不同等級信號做出回應(yīng),驅(qū)動不同等級的氣動電磁閥,將對應(yīng)等級的核桃吹入等級框內(nèi)。由于氣吹的方式避免了核桃與滾軸和篩筒的機械接觸,降低了紙皮核桃受擠壓和輸送架橋時的外殼破碎率;此外,通過修改下位機程序和更改氣動電磁閥數(shù)目可以方便快捷的實現(xiàn)分級等級的擴展。
以核桃用機器視覺法進行分級為研究目標(biāo),設(shè)計了一款針對核桃外形尺寸分級的控制軟件。該軟件以VS2010軟件和OpenCV庫作為開發(fā)工具,對大恒USB2.0工業(yè)相機進行二次開發(fā),利用內(nèi)存圖像存取機制,可以進行實時圖像優(yōu)化采集和閾值手動調(diào)節(jié)處理,實現(xiàn)了顯示核桃像素尺寸和大小3個等級判斷的功能。軟件還可以實現(xiàn)USB串口通信,給出3種等級的信號控制下位機動作。通過實驗驗證,基于機器視覺的核桃在線檢測上位機軟件功能基本實現(xiàn),實驗觸發(fā)拍照率為98%,輪廓處理率為97.6%,性能達到預(yù)期。
References)
[1] 周竹,黃懿, 李小昱,等.基于機器視覺的馬鈴薯自動分級方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2012,28(7):178-183.
ZHOU Zhu, HUANG Yi, LI Xiao-yu, et al. ( 2012) Potato automatic classification method based on machine vision [J].TransactionsoftheCSAE, 28(7):178-183. (in Chinese)
[2] 王國安,張強, 黃閩敏, 等.新疆核桃產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與分析[C]//. 第八屆全國干果生產(chǎn)、科研進展學(xué)術(shù)研討會論文集,2013.
WANG Guo-an, ZHANG Qiang, HUANG Min-min, et al. (2013). Xinjiang walnut industry present situation and the analysis [C]//.ProceedingsoftheEighthNationalSymposiumondriedfruitproductionandscientificresearch. (in Chinese)
[3] 王科權(quán). 核桃分選機的研究現(xiàn)狀[J]. 農(nóng)機化研究,2015,(7):264-268.
WANG Ke-quan.(2015). The research status of walnut sorting machine [J].JournalofAgriculturalMechanizationResearch,(7):264-268. (in Chinese)
[4] 張杰.基于機器視覺的圖像采集與處理系統(tǒng)研究[D].成都:成都理工大學(xué)碩士論文,2006.
ZHANG Jie.(2006).Imageacquisitionandprocessingsystembasedonmachinevisionresearch[D]. Master Dissertation. Chengdu University of Technology, Chendou. (in Chinese)
[5] 陳豐農(nóng).基于機器視覺的小麥并肩雜與不完善粒動態(tài)實時檢測研究[D].杭州:浙江大學(xué)碩士論文,2012.
CHEN Feng-nong, (2012).Basedonmachinevisionofwheatmixedwithimperfectdynamicreal-timedetectionresearch[D]. Master Dissertation. Zhejiang University, Hanzhou. (in Chinese)
[6] 龔愛平.基于嵌入式機器視覺的信息釆集與處理技術(shù)研究[D].杭州:浙江大學(xué)碩士論文,2013.
GONG Ai-ping.(2013).Quantitativeinformationcollectionandprocessingbasedonembeddedmachinevisiontechnologyresearch[D]. Master Dissertation. Zhejiang University, Hanzhou. (in Chinese)
[7] 張叢.基于機器視覺的機械零件的識別研究[D].天津:天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)碩士論文,2015.
ZHANG Cong. (2015).Mechanicalpartsrecognitionbasedonmachinevisionresearch[D]. Master Dissertation. Tianjin Vocational Technology Normal University, Tianjin. (in Chinese)
[8] 虞飛宇,郭俊先,胡光輝,等.哈密瓜分級系統(tǒng)上位機軟件功能的實現(xiàn)[J].農(nóng)機化研究,2015,(3):215-217.
YU Fei-yu, GUO Jun-xian, HU Guang-hui, et al. (2015). The realization of the function of Hami melon grading system PC software [J].JournalofAgriculturalMechanizationResearch, (3): 215-217. (in Chinese)
[9] Open CV中文網(wǎng)[EB/OL].[2015-10-13], http:// www.opencv.org.cn/forum.php.
Open CV Chinese network[EB/OL].[2015-10-13], http:// www.opencv.org.cn/forum.php.
[10] 王明蓉,蔣樹清.Mat格式圖像在MFC程序中的顯示[J].電腦開發(fā)與應(yīng)用,2014,(27):23-28.
WANG Ming-rong, JIANG Shu-qing.( 2014). Mat format image shows in the MFC application [J].ComputerDevelopmentandApplication, (27):23-28. (in Chinese)
[11] 毛星云,冷雪.OpenCV3編程入門[M].南京:電子工業(yè)出版社,2014.
MAO Xing-yun, Leng Xue. (2014).OpenCV3programmingprimer[M]. Nanjing: Electronic Industry Press. (in Chinese)
[12] 李博豪,殷曉平,趙新,等.一種基于計算機視覺的原木端面面積檢測方法[J].造林與經(jīng)營,2015,(10):28-32.
LI Bo-hao, YAN Xiao-Ping, ZHAO Xin, et al. (2015)A log face area detection method based on computer vision [J].JournalofAfforestationAndManagement, (10):28-32. (in Chinese)
[13] 吳波.89C52單片機系統(tǒng)的USB接口[J].信息科技,2012,(12):84-89.
WU Bo. (2012). the USB interface of 89C52 single-chip system [J].informationscienceandtechnologye,(12):84-89. (in Chinese)
Supported by:Fund Program of Farming and Animal Husbandry Machinery Products Quality Supervision and Management of Xinjiang"Walnut Grading Technology Research Based on Machine Vision"; Supported by Projects in the National Science & Technology Pillar Program during the Twelfth Five-year Plan Period (2011BAD27B02-05-02);Science and technology achievement transformation project of Xinjiang (201130102-4)
SHI Jian-xin(1956-), male, professor, Master degree, agricultural products processing
Software Design of Machine Vision On-Line Detection of Walnut Size
GUO Zheng, SHI Jian-xin, ZHOU Jun, CAI Jian, LIU Hang
(CollegeofMechanicalTransportation,XinjiangAgriculturalUniversity,Urumqi830052,China)
【Objective】 To design a kind of software which can grade the size of walnut online by machine vision. 【Method】In this paper, the Daheng USB2.0 Industrial Camera was used to obtain the RGB image of walnut on-line detection, and the interface of program was developed by VS2010 to convert the image data and preprocess, which could obtain the contour of image. By using OpenCV image moment calculation principle to extract walnut dimensions data, the software could provide different levels of signal for the lower computers to control solenoid valve action. 【Result】The software displayed the images before and after the processing and realized the optimization of image acquisition and the manual adjustment of segmentation threshold. 【Conclusion】The walnut size software based on machine vision can detect walnut with different sizes and send out grading signal accurately.
machine vision; on-line detection; OpenCV; walnut automatic classification
10.6048/j.issn.1001-4330.2017.03.019
2016-08-20
新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)機械產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督管理站資助項目“基于機器視覺的核桃分級技術(shù)研究”;“十二五”國家科技支撐計劃項目(2011BAD27B02-05-02);新疆維吾爾自治區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化項目(201130102-4);
郭政(1990-),男,江蘇宿遷人,碩士研究生,研究方向為農(nóng)產(chǎn)品加工,(E-mail)894947824@qq.com
史建新(1956-),男,甘肅臨澤人,教授,研究方向為農(nóng)產(chǎn)品加工,(E-mail)xjsjx@sina.com
S11+6
A
1001-4330(2017)03-0538-08