李晨陽 單慧勇 張程皓 田云臣 衛(wèi) 勇

(1. 天津農(nóng)學(xué)院工程技術(shù)學(xué)院，天津 300384； 2. 天津農(nóng)學(xué)院計算機與信息工程學(xué)院，天津 300384)

中國淡水資源豐富，是淡水漁業(yè)最為發(fā)達的國家。傳統(tǒng)大宗淡水魚前處理加工主要包括致昏、分級與定向、“三去”(去鱗、去頭尾、去內(nèi)臟)、切片等環(huán)節(jié)，其加工質(zhì)量直接影響淡水魚后續(xù)加工和產(chǎn)品品質(zhì)[1]。Hansen等[2-3]采用機器視覺技術(shù)依據(jù)魚體的幾何參數(shù)將魚體布置在目標(biāo)位置，用計算機控制機械手進行去頭尾加工，但國外魚類加工大多為海水魚，其設(shè)備不適應(yīng)于淡水魚加工。中國的魚類去頭加工設(shè)備已基本實現(xiàn)機械化，但自動化程度較低。陳慶余等[4]搭建了機械去頭加工試驗平臺，運用圓盤刀進行魚頭切割，極大地提高了生產(chǎn)效率。張帆[5]研制了利用氣動機構(gòu)去頭的試驗平臺，其采用仿形設(shè)計刀具，減小了切割魚頭所需動力。鄒偉[6]提出了一種連續(xù)式去頭尾裝置。上述方案實現(xiàn)了機械化去頭步驟，但對頭部切割位置無法進行自動化控制。李楷模等[7]提出了一種視覺引導(dǎo)淡水魚自動去頭尾系統(tǒng)方案，通過計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)對淡水魚頭、尾的準(zhǔn)確定位，并應(yīng)用PLC實現(xiàn)準(zhǔn)確對刀及自動完成去魚頭尾作業(yè)，但其加工效率較低，不能實現(xiàn)流水線上連續(xù)的機械化加工。

目前，在結(jié)合先進計算機應(yīng)用理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上，與淡水魚前處理加工工序相關(guān)的魚類識別與分級、魚體定向等技術(shù)均獲得了進一步發(fā)展[8-9]。研究擬以鯰魚為研究對象，設(shè)計一種自適應(yīng)去頭加工機。基于機器視覺技術(shù)對流水線魚體進行識別，將魚頭蓋骨末端定義為魚頭切割軌跡線，設(shè)計自適應(yīng)調(diào)整裝置對魚體位置進行調(diào)整，使用圓盤切割刀進行去頭作業(yè)，同時為實現(xiàn)可視化控制，設(shè)計人機交互界面，為構(gòu)建中國淡水魚前加工處理流水線提供依據(jù)。

1 鯰魚形體參數(shù)及摩擦特性試驗

1.1 試驗裝置與測量方法

鯰魚體表無鱗，多黏液，頭扁口闊，身體柔軟，其體型特征見圖1。為確定加工機零部件參數(shù)，選用30條同一批次(1.5±0.3) kg的新鮮鯰魚作為試驗樣本，將鯰魚擊暈，并對其形體特征的多個參數(shù)進行測量。

圖1 鯰魚體型特征示意圖Figure 1 Schematic diagram of catfish body characteristics

測量時將魚體平放，人工輔助將魚頭尾拉直進行測量，為減少誤差，每條魚各參數(shù)進行3次測量取平均值，具體測量指標(biāo)為魚體全長L1、頭長L2、尾長L3、體高L4、體寬L5、體重M，體長L6與腹長L7由式(1)、式(2)計算得出。

L6=L1-L3，

(1)

L7=L6-L2。

(2)

鯰魚摩擦系數(shù)測量裝置主要由計算機、拉力傳感器、細繩、輸送帶等組成[10]，主體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1. 計算機 2. 數(shù)字信號轉(zhuǎn)換器 3. 拉力傳感器 4. 傳送帶5. 細繩 6. 輸送帶 7. 推桿電機 8. 推板圖2 魚體摩擦系數(shù)測量裝置Figure 2 Fish body friction coefficient measuring device

測量裝置傳送系統(tǒng)由伺服電機驅(qū)動，輸送帶為光滑皮帶，拉力傳感器固定在傳送帶輸送前側(cè)與傳送帶水平高度一致的工作臺面上。拉力傳感器選取QLTSC型稱重傳感器(量程0～5 kg)；拉力傳感器數(shù)字信號轉(zhuǎn)換裝置采用QL-AJ90型高速轉(zhuǎn)換模塊，采樣速率為50次/s，通訊方式為RS-485通訊，通過計算機讀取拉力數(shù)據(jù)。推桿電機固定在傳送帶左側(cè)與傳送帶水平高度一致的工作臺面上，推板固定于推桿電機前端。

為測定魚體在不同輸送帶表面的摩擦特性，選取食品加工業(yè)中常用的3種不同表面的輸送帶：草坪紋皮帶、光滑皮帶與不銹鋼鏈板(見圖3)。

圖3 輸送帶表面結(jié)構(gòu)Figure 3 Conveyor belt surface structure

在進行摩擦系數(shù)測定時，由于傳送帶本身為光滑皮帶，故在試驗前，將草坪紋皮帶與不銹鋼鏈板分別固定于傳送帶上，將魚體擊暈后稱重，同時保持魚體表面濕滑放置于試驗輸送帶表面，將細繩一端從魚嘴中穿過，另一端與拉力傳感器相連。測量時，傳送帶以10 cm/s勻速運轉(zhuǎn)，記錄拉力傳感器數(shù)值，計算魚體在不同傳送帶表面摩擦力，每條魚進行3次試驗取平均值。摩擦力測量后進行魚體推動扭曲試驗，控制推桿電機推動速度保持一致，利用推桿電機推動頭尾線垂直于輸送帶輸送方向的魚體，觀察魚體是否發(fā)生彎曲形變。

1.2 試驗結(jié)果

對30條鯰魚進行參數(shù)統(tǒng)計，魚體平均重量為1.48 kg， 而且魚體頭長、體寬、體高呈正態(tài)分布(圖4)，魚頭長度的主要分布區(qū)間為12.5～14.5 cm，魚體寬度的主要分布區(qū)間為7.8～9.2 cm，魚體高度的主要分布區(qū)間為7.5～8.5 cm，故在裝置零部件的具體參數(shù)設(shè)計中，需要綜合考慮上述形體參數(shù)極值范圍。同時通過試驗研究發(fā)現(xiàn)，不同體長、體重的鯰魚魚體頭蓋骨曲線差異較小，在去頭機加工自適應(yīng)定位過程中，可以依據(jù)頭蓋骨曲線進行頭部切割線定位。

圖4 魚體參數(shù)正態(tài)分布圖Figure 4 Normal distribution of fish body parameters

由表1可知，魚體在不銹鋼鏈板上摩擦系數(shù)最小，故利用不銹鋼鏈板作為輸送帶有利于自適應(yīng)調(diào)整，但魚體與輸送帶間較小的摩擦力又會使得切割夾持輸送過程中魚體出現(xiàn)偏移現(xiàn)象，后續(xù)進行樣機試驗時綜合考慮兩者的不同需求，從而選取最佳的輸送帶方案。

表1 魚體在不同輸送帶表面試驗結(jié)果Table 1 Experimental results of fish on different conveyor belt surfaces

2 基于機器視覺的魚頭切割線定位

圖像采集系統(tǒng)(見圖5)主要由圖像采集箱、相機、環(huán)形燈及計算機等組成。為了準(zhǔn)確獲得魚體完整特性、降低相機拍攝不準(zhǔn)確使得采集圖片產(chǎn)生畸變，以相機成像對魚體圖像位置和幾何位置進行標(biāo)定[11]，得到較好的魚體采集圖像。利用Matlab 2018b軟件進行魚體圖像處理，魚頭切割線定位處理流程如圖6所示。

圖5 圖像采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure 5 Structure diagram of image acquisition system

圖6 魚頭切割線定位處理流程Figure 6 Fish head cutting line positioning processing flow

2.1 魚體輪廓信息提取

將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過程稱為灰度化處理。一般灰度化處理的方法有最大值法、平均值法和加權(quán)平均值法等。Matlab中利用rgb2gray函數(shù)可實現(xiàn)采用加權(quán)平均值法的灰度化處理，其中原始圖像如圖7(a)所示，轉(zhuǎn)換為灰度圖后如圖7(b)所示。

圖7 魚體輪廓信息提取圖Figure 7 Fish contour information extraction map

使用大津法(OTSU)獲得灰度圖像最佳分割閾值[12-13]，Matlab中利用graythersh函數(shù)實現(xiàn)圖像的二值化處理。假設(shè)圖像中魚體區(qū)域(目標(biāo))由目標(biāo)A表示，其他區(qū)域(背景)由目標(biāo)B表示，圖像灰度范圍為[0，K]，以T為目標(biāo)與背景的分割閾值，則某個像素點隸屬于A的概率為P(A)，隸屬于B的概率為P(B)，則有：

(3)

(4)

A、B中所有像素點的平均強度分別為S(A)、S(B)，則有：

(5)

(6)

則整個圖像的像素點的平均強度S為：

S=S(A)P(A)+S(B)P(B)。

(7)

定義類間方差為：

S2=P(A)[S(A)-S]2+P(B)[S(B)-S]2。

(8)

采用遍歷的方法得到使類間方差最大的閾值T，獲得二值圖像如圖7(c)所示。由于二值圖像中魚體邊緣有較多雜質(zhì)點，同時鯰魚頭部孔隙點較多，根據(jù)圖像特征進行閾值尋優(yōu)，選定構(gòu)建半徑為11 像素值的平面圓盤形的結(jié)構(gòu)元素對其執(zhí)行形態(tài)學(xué)開運算處理，保證鯰魚基本輪廓特征不變的前提下實現(xiàn)去噪及雜質(zhì)點填充，處理效果如圖7(d)所示。

圖像孔隙填充完成后，使用Canny邊緣檢測算法進行魚體邊緣輪廓的提取[14]。對于某個位置(m,n)的像素點，灰度值為f(m,n)，則經(jīng)高斯濾波后灰度值為：

(9)

式中：

gσ——經(jīng)高斯濾波后的圖像灰度值；

σ——標(biāo)準(zhǔn)差。

在圖像中，灰度值變化較大像素點的集合即為邊緣，用梯度的幅值和方向表示灰度值的變化程度和方向：

(10)

(11)

式中：

G(m,n)——圖像邊緣梯度幅值；

α——圖像邊緣梯度方向；

gx(m,n)——x方向梯度幅值；

gy(m,n)——y方向梯度幅值。

采用非極大值抑制法對邊緣點進行檢測，對每個像素點沿其梯度方向比較其前后的梯度值，若該像素點屬于邊緣，其在梯度方向上的梯度值是最大的，否則不是邊緣，將其灰度值設(shè)為0。

(12)

利用雙閾值算法檢測和連接邊緣，雙閾值分別為Max Val和Min Val。其中大于Max Val的被定義為邊緣，小于Min Val的被定義為非邊緣。對于中間的像素點，如果與確定為邊緣的像素點鄰接，則判定為邊緣，否則為非邊緣[15]。

經(jīng)Canny邊緣檢測算法提取后魚體輪廓圖如圖7(e)所示。通過邊界點追蹤定位魚體，將背景多余部分裁剪剔除，魚體定位效果如圖7(f)所示。對邊緣輪廓進行提取后，利用掃描法獲取輪廓坐標(biāo)。

2.2 魚頭切割線提取

經(jīng)試驗統(tǒng)計分析，魚頭約占魚體全長的1/4，將獲得的魚體圖像進行四等分，獲得魚頭圖像[圖8(a)]；由于彩色圖像信息量大，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像[圖8(b)]；根據(jù)Otsu確定分割閾值，將魚頭圖像進行二值化處理[圖8(c)]；然后對圖像進行腐蝕操作，將魚頭中孔隙填充，保留魚頭骨軌跡這一感興趣區(qū)域，填充效果如圖8(d)所示。

圖8 魚頭切割線提取圖Figure 8 Fish head cutting line extraction diagram

對于二值圖像，采用邊界抑制方法，刪除與圖像邊界相連的對象，效果如圖8(e)所示。采用種子填充法(Seed-Filling)對邊界中連通域進行標(biāo)記分析，連通域一般是指圖像中具有相同像素值且位置相鄰的目標(biāo)像素點組成的圖像區(qū)域，Seed-Filling從一個感興趣的標(biāo)記點開始向領(lǐng)域進行搜索，發(fā)現(xiàn)有相等的像素值則標(biāo)記為相同的Label，然后繼續(xù)搜索，直至周圍都沒有相同的像素值后再找到一個連通區(qū)域，然后繼續(xù)搜索下一個連通區(qū)域，對連通域進行標(biāo)記效果如圖8(f)所示。

由于圖像中魚鰭邊界均與水平線平行，根據(jù)連通域像素特性確定其方向，檢索確定魚鰭位置ID，如圖8(g)所示。對其填充后獲得頭骨軌跡線[圖8(h)]，魚頭切割軌跡線為頭骨軌跡線最外側(cè)，從而確定魚頭切割位置。

3 自適應(yīng)去頭機設(shè)計

3.1 整體結(jié)構(gòu)與工作原理

自適應(yīng)去頭機由自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)、夾持輸送系統(tǒng)及切割系統(tǒng)3部分組成，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖9所示。

1. 圖像采集裝置 2-1. 滑軌 2-2. 推板 2-3. 光電開關(guān) 2-4. 齒輪齒條 2-5. 步進電機 3-1. 切割電機 3-2. 切割刀盤 4-1. 輸送帶A 4-2. 輸送帶B 4-3. 夾持輸送帶 4-4. 拉伸彈簧圖9 自適應(yīng)去頭機結(jié)構(gòu)示意圖Figure 9 Mechanical structure diagram of adaptive head removal machine

夾持輸送系統(tǒng)包括輸送裝置與夾持裝置(圖10)。輸送裝置為兩條平行輸送帶，魚體前進方向的右側(cè)皮帶用于輸送魚體，皮帶表面陣列有擋片，可限制魚體左右自由度，左側(cè)皮帶用于輸送魚頭，表面無擋片；夾持裝置包括夾持輸送帶、傳動軸及夾持彈簧等，位于右側(cè)輸送帶上方，由夾持彈簧張緊，切割過程中固定魚體，保證魚體的切割穩(wěn)定性。

1. 夾持輸送帶軸 2. 夾持輸送帶 3. 張緊連接器 4. 傳動軸 5. 夾持彈簧 6. 擋片 7. 魚體輸送帶圖10 夾持輸送裝置示意圖Figure 10 Schematic diagram of clamping conveyor

切割系統(tǒng)主要由矩形缺口圓盤刀、刀盤軸、傳動部件及驅(qū)動電機組成。由于鯰魚魚骨較硬，去頭加工時需切斷魚骨，因此選擇矩形缺口圓盤刀，其材料為不銹鋼1Cr17Mn6Ni5N，具有硬度高、耐磨、耐腐蝕等優(yōu)良性能。

由于同一批次處理的鯰魚最大體高8.69 cm，最大體寬9.24 cm。因此，刀具直徑選為30 cm，除去安裝直徑5 cm，可用切割半徑為12.5 cm，厚度為0.1 cm，齒高0.3 cm，滿足魚體切割需求。切割刀片位于左右兩側(cè)輸送帶之間，通過刀軸安裝在機架上，在魚體輸送過程中進行魚頭切割，魚體及魚頭通過兩側(cè)輸送帶向前輸送，進入不同的流水線。

魚體自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)由圖像采集裝置、自適應(yīng)調(diào)整裝置以及上位機 3 部分組成。光電傳感器連接PLC 的輸入端，系統(tǒng)由 PLC 接收光電傳感器信號，確定魚體位置，然后控制相機采集魚體圖像。自適應(yīng)調(diào)整裝置由 PLC 作為核心控制器件，另外還包括輸送機構(gòu)和執(zhí)行機構(gòu)。經(jīng)輸送機構(gòu)，魚體到達對應(yīng)的調(diào)整位置，光電傳感器檢測到魚體，由 PLC 控制步進電機執(zhí)行動作，將魚體推送到相應(yīng)位置。自適應(yīng)去頭機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖11所示。

圖11 自適應(yīng)去頭機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure 11 System structure diagram of adaptive headliner

3.2 自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計

自適應(yīng)調(diào)整裝置由光電傳感器和執(zhí)行機構(gòu)組成，其中執(zhí)行機構(gòu)包括步進電機、齒輪齒條及推板等?？紤]設(shè)備的穩(wěn)定性，推板選用厚度為5 mm，長度為0.3 m 的304不銹鋼板；步進電機選用轉(zhuǎn)矩為1.8 N·m，固有步進角為1.8°的57步進電機，步進電機驅(qū)動器選擇DM542型驅(qū)動器，共15個細分精度，8檔電流調(diào)節(jié)，在調(diào)整過程中為保證較小的誤差，設(shè)定細分為128；齒輪齒條選擇表面淬火處理后的45碳鋼，取齒數(shù)z1=36，模數(shù)m=0.5 mm，齒寬b=5 mm，對其進行齒面接觸強度及齒輪彎曲強度驗算，該齒輪選型符合安全條件。

以Matlab R2018b作為上位機系統(tǒng)，采用Modbus RTU通訊協(xié)議，通過RS485問答方式與PLC進行通訊，Matlab軟件對采集的圖像進行分析處理后得到調(diào)整數(shù)據(jù)下發(fā)至PLC，PLC控制自適應(yīng)調(diào)整裝置實現(xiàn)所需的調(diào)整動作。PLC作為自動調(diào)整裝置的控制核心，選用信捷XC2-32T-E型PLC，具有485通訊及兩路獨立高速脈沖輸出。系統(tǒng)主程序流程圖見圖12。

圖12 自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)主程序流程圖Figure 12 Main program flow chart of adaptive adjustment system

為方便操作者監(jiān)測系統(tǒng)各項數(shù)據(jù)，設(shè)計Matlab GUI控制界面，包括控制面板區(qū)、圖像顯示區(qū)和參數(shù)顯示欄3部分?？刂泼姘鍏^(qū)可以控制程序總體啟停，進入歷史數(shù)據(jù)界面等操作；圖像顯示區(qū)包括兩個圖窗，其中左側(cè)圖窗顯示相機采集的原始魚體圖像，右側(cè)圖窗顯示圖像處理后的魚頭切割軌跡圖，便于操作者實時監(jiān)測控制系統(tǒng)圖像處理過程；參數(shù)顯示欄可以顯示魚體參數(shù)及調(diào)整裝置動作狀態(tài)等。歷史數(shù)據(jù)界面顯示每條魚體參數(shù)信息，并計算已加工魚體體長及頭長等數(shù)據(jù)。

3.3 系統(tǒng)測試及優(yōu)化

選取42條經(jīng)擊暈處理的鯰魚，先對其進行夾持輸送帶選型試驗，再進行圖像處理及位置調(diào)整試驗。

在進行夾持輸送帶選型試驗時，將魚體平放于輸送帶表面后經(jīng)傳送進行切割去頭，觀察魚體切割過程中是否穩(wěn)定夾持，即是否在沿輸送帶運行方向的水平或豎直方向偏移。選取3種輸送帶，分別在每種輸送帶的傳動下對4條鯰魚進行去頭切割，輸送速度設(shè)定為10 cm/s，刀速設(shè)定為1 000 r/min，輸送機構(gòu)上表面距夾持機構(gòu)下表面距離設(shè)定為7.5 cm，共12次試驗，試驗結(jié)果見表2。

表2 夾持輸送帶選型試驗結(jié)果?Table 2 Type selection test results of clamping conveyor belt

由表2可知，使用不銹鋼鏈板作為輸送帶進行去頭切割時，魚體會發(fā)生多向偏移，導(dǎo)致魚頭切割軌跡線傾斜，影響去頭斷面感官，減小采肉率。而采用草坪紋和光滑皮帶作為輸送帶切割過程較為穩(wěn)定。雖然鯰魚在不銹鋼鏈板上的摩擦力最小且未發(fā)生扭曲現(xiàn)象，但由于在加工過程中需對魚體進行夾緊，摩擦力過小會導(dǎo)致夾持不穩(wěn)定，故不采用不銹鋼鏈板作為傳送帶；同時由于魚體與草坪紋皮帶間摩擦力較大，會導(dǎo)致自適應(yīng)調(diào)整時魚體發(fā)生扭曲，不利于精準(zhǔn)的去頭加工，故選用光滑皮帶作為傳送帶。

在進行圖像處理及位置調(diào)整試驗時，對比體長與頭長的實際測量長度與圖像處理擬合長度、調(diào)整裝置調(diào)整誤差，同時利用計算機獲取記錄各環(huán)節(jié)處理時間，測試結(jié)果見表3。

表3 系統(tǒng)測試結(jié)果Table 3 System test results

由表3可知，圖像處理后體長的判別成功率為100%，體長均值較實際體長均值小4.37%，原因是輸送帶運送過程中，魚體尾部存在彎曲造成圖像采集誤差，但該誤差對頭部軌跡線的確定影響較??；頭長圖像處理值較實際值的平均誤差為3.34%，識別較為精準(zhǔn)。30組試驗中，存在3組未能識別魚頭切割軌跡線的樣本，頭長的判別成功率達到90%，經(jīng)查驗，檢測失敗原因是由于樣本頭蓋骨曲線極不明顯。經(jīng)圖像處理后進行自適應(yīng)調(diào)整的平均誤差為0.21 cm，平均誤差為10.71%，在誤差允許范圍內(nèi)。

為適應(yīng)圖像處理系統(tǒng)不能識別出特定切割軌跡線這一問題，采用鯰魚平均頭長數(shù)據(jù)作為未識別魚頭切割軌跡線魚體的自適應(yīng)調(diào)整方案，以增強系統(tǒng)穩(wěn)定性。

綜合考慮系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及響應(yīng)時間，擬設(shè)定輸送速度為10 cm/s，兩組調(diào)整裝置間隔20 cm，調(diào)整裝置距圓盤切割刀最近距離為40 cm。由于圖像處理最大時長約為4.85 s，故設(shè)定自適應(yīng)調(diào)整裝置與圖像采集裝置間距為50 cm；由于調(diào)整裝置往返動作最大用時約3.31 s，當(dāng)系統(tǒng)協(xié)同運作時，輸送帶上兩條魚體間隔最小應(yīng)為33.1 cm，但因為圖像采集系統(tǒng)處理時間較長，為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，適當(dāng)增加輸送帶上前后魚體間距，由于每個格擋片間距為10 cm，故設(shè)輸送帶上前后魚體間隔為6個格擋空間，即60 cm。按市售鯰魚平均重量約為1.48 kg計算，自適應(yīng)去頭加工機每小時可加工600條魚，每天工作8 h則可加工4 800條魚，重量約為7 104 kg，可見加工效率可得以保證。

4 結(jié)論

提出了一種鯰魚自適應(yīng)去頭加工機。通過機器視覺技術(shù)提取流水線魚體頭部切割軌跡線，設(shè)計自適應(yīng)調(diào)整裝置調(diào)整魚體位置，使圓盤切割刀能夠按切割軌跡線進行去頭作業(yè)。由于采用的圖像處理方法較為簡單，系統(tǒng)反應(yīng)速度快，提升了加工效率，系統(tǒng)測試結(jié)果也證實系統(tǒng)的可靠性。后續(xù)可對鯰魚的機械化與自動化去臟等其他前處理工藝設(shè)備進行研究。