湯欽林

荊州職業(yè)技術(shù)學(xué)院（荊州 434020）

禽蛋品質(zhì)檢測(cè)是禽蛋加工生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、運(yùn)輸中的一種重要環(huán)節(jié)，禽蛋在收購(gòu)、儲(chǔ)存、包裝過(guò)程中損失的主要原因是禽蛋外殼破損或外殼被污染并摻雜在正常的禽蛋中，從而導(dǎo)致交叉污染[1-2]。因此快速、準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)并挑選出破損的禽蛋，既能保證后續(xù)禽蛋加工，又能減小生產(chǎn)企業(yè)損失。

國(guó)內(nèi)對(duì)于禽蛋檢測(cè)還主要停留在人工檢測(cè)階段，即通過(guò)工人在燈光下對(duì)禽蛋進(jìn)行觀察，將外觀品質(zhì)存在缺陷的挑選出。人工檢測(cè)方法勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測(cè)速度慢、檢測(cè)效率低下，且檢測(cè)準(zhǔn)確率受人工注意力、工人經(jīng)驗(yàn)等因素影響。隨著人民生活水平不斷提高，對(duì)于禽蛋的消耗量日益增多，研究高效、快速、準(zhǔn)確的禽蛋品質(zhì)自動(dòng)化檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)禽蛋食品的自動(dòng)檢測(cè)是農(nóng)業(yè)機(jī)械化和食品自動(dòng)化加工的必然趨勢(shì)[3-5]。

近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)硬件性能不斷提高及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器視覺逐漸作為一種非接觸式的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)逐漸被應(yīng)用于食品外觀質(zhì)量檢測(cè)中，如禽蛋檢測(cè)、蘋果檢測(cè)、西紅柿檢測(cè)等，可有效提高食品在線檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率[6-8]。與傳統(tǒng)人工檢測(cè)方法相比，機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)具有檢測(cè)速度快、效率高、降低勞動(dòng)強(qiáng)度等優(yōu)點(diǎn)，能夠快速地對(duì)檢測(cè)食品進(jìn)行圖像采集并處理，可根據(jù)處理結(jié)果做出實(shí)時(shí)在線判斷。

為有效對(duì)禽蛋外表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)，設(shè)計(jì)一套基于機(jī)器視覺的智能在線檢測(cè)控制系統(tǒng)。禽蛋機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)主要通過(guò)圖像采集裝置對(duì)禽蛋進(jìn)行采集，并將圖像傳送到圖像采集卡中，由圖像采集卡完成圖像處理，并獲得禽蛋外表面的具體特征，禽蛋外表面出現(xiàn)裂痕或污染等特征時(shí)，在外界光照條件下禽蛋外表面的反射、折射差異會(huì)通過(guò)數(shù)字圖像進(jìn)行識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的機(jī)器視覺檢測(cè)控制系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，能夠保證禽蛋外觀缺陷總體識(shí)別準(zhǔn)確率（93%）。

1 禽蛋在線檢測(cè)系統(tǒng)

禽蛋在線機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)主要由光源設(shè)備、圖像采集卡、運(yùn)動(dòng)控制裝置及圖像處理系統(tǒng)組成，如圖1所示。為實(shí)現(xiàn)禽蛋全表面的完全檢測(cè)，禽蛋運(yùn)輸采用輸送鏈條對(duì)其進(jìn)行傳輸，并采用錐式滾子實(shí)現(xiàn)禽蛋的翻轉(zhuǎn)。通過(guò)鏈條帶動(dòng)錐式滾子進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，禽蛋被存放在錐式滾子之間，當(dāng)錐式滾子運(yùn)動(dòng)到下端的傳送帶時(shí)便產(chǎn)生摩擦，由于靜止的摩擦帶與運(yùn)動(dòng)的錐式滾子之間的速度差，速度差使得錐式滾子發(fā)生轉(zhuǎn)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)禽蛋的翻轉(zhuǎn)，進(jìn)而保證禽蛋的所有表面都暴露在采集系統(tǒng)下。

圖1 機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

2 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

禽蛋品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)是一種利用CCD相機(jī)對(duì)禽蛋進(jìn)行采集、圖像處理及機(jī)械自動(dòng)控制等技術(shù)于一體的自動(dòng)在線檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)圖像采集模塊采集到禽蛋多面圖像，再經(jīng)過(guò)圖像處理算法，如圖像濾波算法、圖像分割算法等，進(jìn)一步獲得禽蛋圖像的特征值，通過(guò)對(duì)圖像特征值的分析獲得禽蛋外觀品質(zhì)的缺陷情況。禽蛋品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)的核心技術(shù)便是圖像采集以及對(duì)采集后的圖像進(jìn)行在線處理，檢測(cè)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。

在線檢測(cè)體統(tǒng)主要由圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、顯示屏通信系統(tǒng)等組成，擴(kuò)展單元主要由信息存儲(chǔ)、外部I/O、顯示單元等組成。檢測(cè)系統(tǒng)主要通過(guò)串口下發(fā)禽蛋圖像采集和檢測(cè)命令，由CCD相機(jī)完成圖像信息收集并將信息傳送到DSP內(nèi)部中，利用圖像處理算法對(duì)圖像進(jìn)行各種處理，從而獲得有價(jià)值的圖像信息，同時(shí)根據(jù)最終的處理結(jié)果，對(duì)控制器發(fā)出命令控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)挑選出外觀存在問(wèn)題的禽蛋，同時(shí)將處理結(jié)果顯示在顯示觸摸屏上。圖像采集單元中使用的攝像頭擁有緊湊型USB接口的高分辨率CMOS工業(yè)數(shù)字照相機(jī)。由DSP的DMA將禽蛋圖像存儲(chǔ)到SDRAM中，等待對(duì)采集的圖像做進(jìn)一步處理。

數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）具有運(yùn)算速度快和實(shí)時(shí)處理能力，能夠使用編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的控制算法，同時(shí)DSP能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的擴(kuò)展功能。選TMS320F28335作為主要控制芯片，該芯片是由TI公司推出的高性能集成外設(shè)的32位微型處理控制器，具有強(qiáng)大的數(shù)字信號(hào)處理功能，該款處理器能夠滿足智能圖像處理，使用該款處理器能夠大大降低系統(tǒng)硬件成本，檢測(cè)系統(tǒng)中主要通過(guò)FLASH閃存和同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取內(nèi)存對(duì)程序進(jìn)行存儲(chǔ)。顯示系統(tǒng)主要由LCD、LCD控制器（S3C2400）、觸摸屏組成。I/O單元可以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)傳感器信息采集及執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制。

3 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

對(duì)于禽蛋品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)，要獲得快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果，不僅需要采集高質(zhì)量的禽蛋圖像，快速識(shí)別、邊緣處理、圖像分割等圖像處理算法，還需要一套穩(wěn)定可靠、高效運(yùn)行的軟件系統(tǒng)作為保障。系統(tǒng)軟件是使用C程序語(yǔ)言開發(fā)的，在Windows環(huán)境下運(yùn)行。C#是微軟公司發(fā)布的一種面向?qū)ο?、運(yùn)行于.NET Framework之上的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。禽蛋品質(zhì)在線智能檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)按照系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能，將軟件設(shè)計(jì)為四大部分：用戶關(guān)系系統(tǒng)、禽蛋圖像采集系統(tǒng)、圖像算法處理系統(tǒng)及檢測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)與管理系統(tǒng)。檢測(cè)系統(tǒng)軟件整體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 檢測(cè)系統(tǒng)軟件整體結(jié)構(gòu)

禽蛋品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)是擁有多功能的程序結(jié)構(gòu)。禽蛋圖像采集、禽蛋外觀圖像處理算法均需要占用較長(zhǎng)的芯片處理時(shí)間，為了不影響主要程序的響應(yīng)，在軟件設(shè)計(jì)編程過(guò)程中采用多段子程序處理技術(shù)。程序的子程序主要有圖像采集子程序、禽蛋圖像處理算法子程序。通過(guò)主程序和子程序共同實(shí)現(xiàn)禽蛋品質(zhì)在線檢測(cè)系統(tǒng)的功能。其中，主程序主要負(fù)責(zé)畫面的顯示、更新、人機(jī)交互，并負(fù)責(zé)整個(gè)在線檢測(cè)系統(tǒng)軟件流程邏輯。

4 試驗(yàn)分析

圖4 檢測(cè)流程

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的禽蛋品質(zhì)在線檢測(cè)控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，進(jìn)行相關(guān)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析。選取200枚某農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)采購(gòu)的新鮮雞蛋，其中100枚進(jìn)行人為破壞，其中50枚裂紋蛋、50枚外殼存在污斑雞蛋，每個(gè)樣本采集3個(gè)側(cè)面圖像，因此裂紋蛋和污斑蛋總共采集180幅禽蛋圖像。利用設(shè)計(jì)的禽蛋檢測(cè)控制系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，綜合所有采集圖像對(duì)外觀缺陷雞蛋進(jìn)行識(shí)別，具體工作流程如圖4所示，試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 試驗(yàn)結(jié)果

從試驗(yàn)結(jié)果可以看出，設(shè)計(jì)的禽蛋食品在線智能檢測(cè)控制方法能夠?qū)崿F(xiàn)95.6%禽蛋外觀識(shí)別率。試驗(yàn)結(jié)果表明該檢測(cè)系統(tǒng)完全能夠滿足檢測(cè)需求。系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠運(yùn)行，能夠大幅提高禽蛋生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)效果，并提高禽蛋檢測(cè)效率。

5 結(jié)語(yǔ)

以禽蛋食品外觀缺陷檢測(cè)為研究對(duì)象，為解決傳統(tǒng)人工檢測(cè)效率低、檢測(cè)精度低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺檢測(cè)的禽蛋外觀缺陷檢測(cè)控制系統(tǒng)。詳細(xì)介紹檢測(cè)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)，利用圖像采集、圖像處理等技術(shù)實(shí)現(xiàn)禽蛋外觀缺陷檢測(cè)。在硬件結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，并給出檢測(cè)系統(tǒng)軟件整體結(jié)構(gòu)。試驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)該檢測(cè)控制系統(tǒng)對(duì)禽蛋進(jìn)行檢測(cè)，其檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)95.6%，該檢測(cè)方法完全能夠滿足檢測(cè)要求。