黨國輝 王永強(qiáng) 周聰玲

(天津科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300222)

親親腸是一種灌腸制品，其生產(chǎn)過程包括較多工序。目前針對親親腸外觀缺陷的檢測主要依賴于人工目檢，其主觀性較強(qiáng)、檢測效率低、檢測標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，同時也很難對殘次品的類型進(jìn)行區(qū)分與統(tǒng)計。親親腸外觀缺陷主要包括過小、切斷、過長、腸衣破裂和異形(見圖1)。

圖1 合格品與各類殘次品

機(jī)器視覺檢測技術(shù)因其高效、無接觸等特點，被廣泛應(yīng)用于食品檢測中[1-7]。吳陳陳等[8]采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，根據(jù)青豆的圓形度形狀特征與G分量下的顏色特征實現(xiàn)了對殘次品的在線篩選。林少波[9]采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，根據(jù)親親腸長度特征與端面圓弧曲率特征實現(xiàn)了親親腸部分殘次品的在線篩選。謝為俊等[10]應(yīng)用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，根據(jù)胡蘿卜表面的顏色特征與形狀特征實現(xiàn)了胡蘿卜的在線分選。目前研究均是根據(jù)待檢測產(chǎn)品的具體特征以采取特定的檢測方法，且現(xiàn)有方法均不能很好地適用于親親腸殘次品的檢測。

研究擬應(yīng)用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，結(jié)合硬件機(jī)構(gòu)的設(shè)計，以實現(xiàn)對親親腸幾類常見外觀殘次品的在線篩選及分類統(tǒng)計，旨在為親親腸智能化生產(chǎn)提供依據(jù)。

1 檢測原理

首先，在產(chǎn)品輸送過程中，利用機(jī)械裝置將親親腸梳理成行列分布均勻的矩陣式狀態(tài)；其次，親親腸被平移輸送機(jī)構(gòu)輸送至圖像采集區(qū)域(圖像采集區(qū)域?qū)挾葹楦采w三行產(chǎn)品)后，在旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)帶動下進(jìn)行自轉(zhuǎn)，以實現(xiàn)在不同角度下分別拍攝3次親親腸圖像；最后，通過圖像處理技術(shù)對親親腸的外部特征進(jìn)行提取并分析識別，檢測出殘次品及其缺陷類別。其在線檢測原理示意圖如圖2所示。

1. 圖像采集機(jī)構(gòu) 2. 光源 3. 物料輸送機(jī)構(gòu) 4. 傳感器 5. 親親腸

2 圖像采集和預(yù)處理

圖像采集機(jī)構(gòu)主要包括觸發(fā)裝置、相機(jī)、鏡頭以及光源等部分。同時，采集的圖像中包含有多個產(chǎn)品，為了檢測每一粒親親腸的缺陷特征還需對采集的圖像進(jìn)行單粒產(chǎn)品區(qū)域分割以及相應(yīng)的預(yù)處理。

2.1 圖像采集

試驗主要檢測親親腸的外觀缺陷，故其輪廓信息十分重要。光源與背景的選擇需要在圖像中同時凸顯上述兩部分的特征，使目標(biāo)與背景的對比度增強(qiáng)。物體的顏色特征體現(xiàn)在其對不同波長的可見光具有選擇性吸收。親親腸填充漿料部分呈粉紅色，端部裸露腸衣部分為乳白色，腸體表面光滑。選擇低角度紅色光源及黑色背景，在凸顯目標(biāo)邊緣輪廓的同時也可有效避免由鏡面效應(yīng)造成的圖像光斑現(xiàn)象。

親親腸的某些缺陷特征(如異形和脹裂缺陷)在不同拍攝角度呈現(xiàn)明顯差異。為了獲取親親腸圓柱面完整的輪廓，在圖像采集區(qū)采用齒輪齒條機(jī)構(gòu)帶動鏈輥自轉(zhuǎn)，以實現(xiàn)親親腸在水平運動的同時實現(xiàn)自身旋轉(zhuǎn)的機(jī)械裝置，輔助相機(jī)拍攝不同角度下的圖像信息。其原理如圖3所示。

1. 齒條 2. 齒輪 3. 鏈輥 4. 親親腸 5. 觸發(fā)裝置

圖像采集實現(xiàn)方式：在圖像采集區(qū)域，鏈輥3端部的齒輪2與固定安裝在機(jī)架的齒條1嚙合實現(xiàn)鏈輥旋轉(zhuǎn)以帶動鏈輥上的親親腸自轉(zhuǎn)。圖像采集區(qū)域設(shè)定為能夠采集到三行親親腸的寬度，在輸送機(jī)構(gòu)的一側(cè)安裝有觸發(fā)裝置，每經(jīng)過一行親親腸產(chǎn)品，觸發(fā)相機(jī)拍攝一次圖像，使得親親腸從進(jìn)入采集區(qū)域到離開采集區(qū)域恰能獲取3幅不同角度下的圖像信息。該方法實現(xiàn)了對親親腸圓柱面不同角度下圖像的獲取，從而提高了殘次品的檢出率。

2.2 圖像預(yù)處理

圖像中親親腸產(chǎn)品呈三行多列的矩陣式分布，且目標(biāo)區(qū)域固定。以三行三列的目標(biāo)區(qū)域為例，在對圖像進(jìn)行處理前先對整幅圖像按目標(biāo)區(qū)域位置進(jìn)行單粒化親親腸的分割，如圖4(a)所示。然后單獨對分割后的子區(qū)域進(jìn)行后續(xù)處理，單?；H親腸子區(qū)域如圖4(b)所示。

圖4 圖像區(qū)域分割示意圖

子區(qū)域圖像中會存在圖像噪聲，需進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)圖像噪聲特點，采用中值濾波，該方法對一定類型的隨機(jī)噪聲能提供良好的祛噪能力，且比相同尺寸的線性平滑濾波器引起的模糊更少，中值濾波算子公式為：

(1)

式中：

Sxy——中心點在(x,y)處、大小為m×m的子圖像窗口的一組坐標(biāo)；

g(s,t)——子圖像窗口中某一像素坐標(biāo)。

采用中值濾波法對子區(qū)域圖像進(jìn)行處理，結(jié)果如圖5所示。

圖5 中值濾波后圖像

3 缺陷特征提取及識別方法

產(chǎn)品外觀缺陷特征集中體現(xiàn)在其邊緣輪廓上，選擇Canny算子對邊緣進(jìn)行檢測，其檢測結(jié)果如圖6所示。

圖6 Canny算子邊緣檢測

親親腸殘次品外觀缺陷特征主要體現(xiàn)在長度、中部區(qū)域上下邊緣間距的變化以及端部區(qū)域的形狀變化。為此，通過求取其輪廓的最小外接矩形以及劃分區(qū)域后分別根據(jù)各區(qū)域輪廓線的異常變化對缺陷種類進(jìn)行區(qū)分。因為親親腸兩端部區(qū)域的大小與親親腸直徑大致相當(dāng)，所以依此對區(qū)域進(jìn)行劃分，產(chǎn)品外形輪廓處理過程原理如圖7所示。

圖7 親親腸圖像輪廓區(qū)域劃分

3.1 過長、過小和切斷殘次品識別方法

合格品親親腸的長度L應(yīng)在一個標(biāo)準(zhǔn)的范圍內(nèi)，即L-Δ≤L≤L+Δ。對于過長、過小和切斷3類殘次品，其長度均不在規(guī)定范圍內(nèi)。采用最小外接矩形的長來定義產(chǎn)品的長度L，如圖8所示。

圖8 不同類型殘次品輪廓最小外接矩形示意圖

殘次品判別標(biāo)準(zhǔn)為：

(2)

式中：

li——某產(chǎn)品的長度，mm；

L——產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)長度，mm；

Δ——合格品長度公差，mm。

對于親親腸長度缺陷的判別，原則上需通過標(biāo)定來獲取其實際長度。鑒于實踐中對尺寸測量的精度要求不高，故根據(jù)圖像特征設(shè)計一種簡易的標(biāo)定方法：在單?；指钣H親腸過程中將圖像分割窗口設(shè)定為確定值的長和寬，并以此作為標(biāo)尺，在求得親親腸最小外接矩形的長和寬后，計算其與所在分割窗口長和寬的占比，便可求得其實際長寬尺寸，如圖9所示。

1. 單粒化親親腸分割區(qū)域固定大小窗口 2. 親親腸輪廓最小外接矩形

按式(3)計算親親腸長度。

(3)

式中：

Lq——分割窗口區(qū)域長度，像素；

Li——親親腸最小外接矩形長度，像素；

lq——分割窗口區(qū)域?qū)嶋H長度，mm；

li——親親腸實際長度，mm。

對于過小和切斷殘次品僅僅依靠長度特征不能有效區(qū)分，還需判斷其端部輪廓曲線的變化。合格品在其兩個端部區(qū)域的輪廓近似圓弧狀，而切斷類殘次品必然有一個端部特征表現(xiàn)為近似直角形狀，其左、右端部輪廓線變化區(qū)分非常明顯。為此，先將端部區(qū)域上下等分為3個區(qū)域，如圖10(a)和圖10(b)所示；然后舍去中間區(qū)域，分別提取上下區(qū)域內(nèi)輪廓線上像素點的坐標(biāo)，如圖10(c)和圖10(d)所示；最后可將輪廓線等間隔劃分為若干個直線段，再求取線段斜率，通過比較斜率的變化判斷是否為切斷。

圖10 端部特征區(qū)域劃分示意圖

為了在求取輪廓線像素點坐標(biāo)的同時還能確保像素之間的相對位置關(guān)系，采用鏈碼的方式。根據(jù)區(qū)域內(nèi)輪廓線的分布規(guī)律，對于親親腸左側(cè)端部兩個輪廓采取從右至左、從上至下的掃描策略獲取到第一個像素錨點P1，再根據(jù)錨點采用圖11(a)中的八鏈碼掃描策略得到輪廓各點像素坐標(biāo)；對于右側(cè)端部兩個輪廓采取從左至右、從上至下的策略獲取第一像素錨點，再采用圖11(b)所示的八鏈碼掃略方式獲取輪廓各像素的坐標(biāo)值。

圖11 兩端輪廓掃略鏈碼示意圖

獲取端部輪廓點集后根據(jù)缺陷特征的大小等間隔劃分5個小區(qū)域，如圖12所示。用最小二乘法擬合直線得出每段擬合直線的斜率。在擬合線段過程中可能會出現(xiàn)斜率無窮大的情況，根據(jù)正切函數(shù)變化規(guī)律和端部輪廓在像素坐標(biāo)系中的分布情況將擬合線段與行坐標(biāo)軸角度>80°的斜率設(shè)為7。

通過相鄰斜率值的差Δci來體現(xiàn)特征輪廓的變化。

圖12 端部輪廓線等間隔分段

Δci=|Xi+1-Xi|，

(4)

式中：

Δci——相鄰兩段擬合直線斜率差；

Xi——第i段擬合直線斜率；

Xi+1——第i+1段擬合直線斜率。

得到一組斜率差Δci后求出其最大斜率差值Δcmax，如果Δcmax>ε則可判斷其端部被切斷。最后根據(jù)相鄰線段斜率變化情況，選取合適的閾值ε即可判別其端部是否合格。圖13為兩端部輪廓等間隔分段擬合直線斜率變化圖。

圖13 端部輪廓線斜率變化圖

3.2 破裂、異形殘次品識別方法

對于破裂和異形兩類殘次品，其共同的缺陷特征是親親腸中部區(qū)域上下兩邊緣間的距離變化不均勻。根據(jù)缺陷特征，對親親腸輪廓區(qū)域的劃分，截取中間上下兩邊緣圖像，如圖14所示。

截取中部邊緣區(qū)域后計算其連通域，用以過濾區(qū)域中可能存在的像素雜點。采取等比例間隔抽取兩邊緣對應(yīng)點并得到其距離xi，然后計算其標(biāo)準(zhǔn)差τ用以分析兩邊緣采樣點距離的離散程度。

(5)

式中：

τ——距離的標(biāo)準(zhǔn)差值；

xi——抽樣邊緣距離，像素；

n——抽樣個數(shù)。

圖14 中部輪廓截取示意圖

對圖14中的輪廓等比例間隔得到上下兩邊緣距離，計算抽樣距離的平均值并得到上下邊緣距離與平均值的相對變化，如圖15所示。

圖15 抽樣距離與其平均值相對變化

標(biāo)準(zhǔn)差只能反映親親腸中部是否存在缺陷，不能反映具體的缺陷類型，因此需要其他缺陷特征用以區(qū)分殘次品類型。對于異形類殘次品，其缺陷特征表現(xiàn)為中部輪廓凹陷，其輪廓如圖16所示。

圖16 異形缺陷產(chǎn)品輪廓示意圖

根據(jù)該缺陷的形狀特征，使用凸殼的方法對該類缺陷進(jìn)行判別。凸殼是包含集合中所有對象的最小凸集，其頂點必為點集中的點，其可以看作是輪廓的最小外包圍輪廓，結(jié)果如圖17所示。

圖17 異形缺陷凸殼圖

得到凸殼輪廓后，按式(6)計算親親腸實際輪廓包圍面積與凸殼所包圍面積的比值T，根據(jù)比值可判斷其是否為異形缺陷。

T=A實/A包，

(6)

式中：

T——親親腸實際輪廓包圍面積與凸殼包圍面積之比；

A實——親親腸實際輪廓包圍面積；

A包——凸殼輪廓所包圍面積。

4 試驗與分析

4.1 殘次品篩選閾值選取

(1) 親親腸長度范圍統(tǒng)計：挑選出過長、過小、切斷與合格品親親腸各500粒，其長度范圍如圖18所示。

圖18 親親腸合格品與殘次品長度統(tǒng)計

由圖18可知，合格品親親腸長度均值μ為45.002 mm，方差σ為2.97，其長度頻率分布如圖19所示。根據(jù)3σ原則令合格品公差范圍Δ=3σ，即Δ=8.91。

圖19 合格品長度頻率分布圖

(2) 端部切斷殘次品判別閾值的選?。河蓤D20可知，合格品端部輪廓擬合線段斜率差的極大值最大≤3，因此可將閾值ε設(shè)為3，>3則定義為端部缺陷。

圖20 合格品與切斷最大斜率差值統(tǒng)計圖

(3) 破裂與異形殘次品判別閾值的選取：合格品、破裂和異形殘次品親親腸各500粒，由圖21可知，合格品親親腸距離標(biāo)準(zhǔn)差<10，因此可將閾值τ設(shè)為10，>10則可能是破裂或異形缺陷。

圖21 親親腸中部輪廓距離標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計

通過標(biāo)準(zhǔn)差不能區(qū)分破裂與異形殘次品，因此還需通過親親腸實際輪廓包圍面積與凸殼所包圍面積的比值T進(jìn)行判別，破裂和異形殘次品的面積比T如圖22所示。由圖22可知，脹裂缺陷親親腸的面積比T≥0.97，因此可將閾值T設(shè)為0.97，當(dāng)T<0.97時為異形缺陷。

圖22 破裂和異形殘次品實際輪廓與凸殼

4.2 親親腸殘次品種類識別

根據(jù)不同的缺陷特征對殘次品進(jìn)行分類，其分類流程見圖23。

圖23 親親腸殘次品分類流程圖

選取合適的閾值，使用試驗檢測方法分別對合格品、異形、破裂、切斷、過小和過長樣品各500粒進(jìn)行識別，結(jié)果見表1。

表1 試驗結(jié)果

由表1可知，試驗檢測方法對合格品和各類缺陷產(chǎn)品的識別均有較高的正確率。對合格品的錯誤識別是由于其端部腸衣占比超過親親腸直徑的1/3，使其誤判為端部不合格產(chǎn)品。

5 結(jié)論

應(yīng)用機(jī)器視覺檢測技術(shù)實現(xiàn)了親親腸外觀殘次品的在線檢測與分類識別。該方法算法簡便、實用性強(qiáng)，能夠較好地滿足親親腸在線檢測的要求，同時可實現(xiàn)對于殘次品判別的量化標(biāo)準(zhǔn)。缺陷的在線分類統(tǒng)計可實時反映出親親腸生產(chǎn)線設(shè)備的運行狀況，有效指導(dǎo)生產(chǎn)過程。為滿足實際生產(chǎn)要求后續(xù)還需進(jìn)行大樣本試驗。