自動分揀機器視覺算法研究范文

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《浙江農業學報》2015年第十期

摘要:

柑橘罐頭生產過程中，脫囊衣后橘片存在囊衣、橘核殘留，橘片破損等缺陷，影響產品品質。目前，生產中都采用人工分揀剔除，試驗針對以上3種缺陷橘片設計了基于LabVIEW的機器視覺快速檢測算法，并構建試驗平臺，檢測算法準確率與效率。結果表明，采用該算法檢測準確率可達到(99.1±0.5)%，平均耗時(17±5)ms，可實現每秒(64±19)片的檢測速度。

關鍵詞:

LabVIEW;機器視覺;自動分揀算法;脫囊衣橘片

我國是世界上最大的柑橘罐頭生產國，產量占世界貿易量的90%以上。新鮮柑橘經剝皮、分瓣、脫囊衣、分揀、灌裝、殺菌等工序制成橘片罐頭。在酸堿脫囊衣工序后，有些橘片破損，帶核或囊衣未脫凈，這些橘片會影響產品品質，需要將其剔除。由于橘片大小多樣，且缺陷形態與位置各不相同，無法用簡單的傳感器檢測，目前，該步驟完全由人工完成，需要耗費大量勞動力，勞動強度大，效率低，且有一定的衛生隱患。機器視覺技術是以相機等成像傳感器取代人眼，獲得圖像并由控制器處理判別的一種技術，可用于產品的缺陷檢測、物體判斷和尺寸測量等方面［1－2］，被廣泛用于各種工業自動化生產線產品的檢測。隨著視覺算法的改進，機器視覺也開始應用于大小形態不一的農產品［3］，如劉建軍等［4］將機器視覺用于山核桃外觀與大小的等級檢測，Leemans等［5］采用機器視覺檢測蘋果缺陷。本文基于LabVIEW軟件平臺及其視覺開發模塊，設計了一種針對囊衣殘留、橘片破損、橘核殘留3種常見脫囊衣后橘片缺陷的機器視覺算法，以期以此為基礎實現柑橘橘片的自動分揀。

1材料與方法

1．1材料與儀器試驗用柑橘為溫州蜜柑，采自浙江臺州黃巖地區。主要儀器設備包括:NationalInstrumentsUSB-6341數據采集卡，美國NationalInstruments公司;BaslerpiA640-210gc工業相機，德國Basler公司;Computar15mm鏡頭，日本Computar公司;HX-A00-D92-R4-W環形光源，BGL2-D100-R-24V背景光源，上海緯朗光電科技有限公司。編程軟件:LabVIEW，美國NationalInstru-ments公司;工控計算機平臺:NIPXIe-8133控制器，美國NationalInstruments公司。

1．2試驗平臺本文構建的視覺檢測平臺由工業相機、透射光源、反射光源、樣品臺、數據采集卡、工控計算機構成，結構簡圖如圖1所示。其中，工業相機用于采集橘片圖像;透射光源采用紅色背光源，反射光源采用白色環形光源;數據采集卡用于控制光源開關，并觸發工業相機采集圖像，每次檢測依次點亮透射光源與反射光源，采集兩張圖像;工控計算機用于對采集圖像的處理。

1．3程序設計

1．3．1檢測流程檢測流程如圖2所示。計算機通過數據采集卡控制透射光源與反射光源依次點亮，并觸發采集兩張圖像。采集透射圖像用于橘核殘留檢測，采集反射圖像用于囊衣殘留檢測與橘片破損檢測，圖像經3種檢測算法處理，3者結果均為通過的橘片為合格橘片。

1．3．2檢測與控制程序采用LabVIEW編寫檢測與控制程序，控制程序結構圖如圖3所示。通過數據采集卡采集觸發開關動作，當按下觸發開關時執行圖像采集與檢測程序，通過數據采集卡輸出控制信號，依次控制背景光源與環形光源點亮，同時觸發相機采集透射與反射圖像，執行橘核殘留檢測、囊衣殘留檢測、橘片破損檢測3種缺陷檢測算法，將結果進行“與”運算后，輸出為最終檢測結果。

1．3．3缺陷檢測算法采集的彩色圖像首先經灰度化處理，通過提取紅色R、藍色B分量，以及亮度分量L將彩色圖像轉化為3種灰度圖像。其中，R分量圖像用于計算橘片輪廓，B分量圖像用于提取囊衣殘留特征，L分量圖像用于在背光圖像中提取橘核殘留特征。RGB圖像由紅綠藍3個8-bit值構成［6］，通過將每個值與特定系數相乘后求和轉化為灰度值。二值化后的圖像通過形態學過濾去除貼邊的物體和過小的物體，最終保留所需的缺陷圖像，通過顆粒分析將圖片中保留的缺陷特征量化，計算物體面積、直徑等，通過與預設的缺陷閾值對比得到檢測結果。取3種缺陷橘片各1000片，用于算法與檢測程序的運算耗時與準確率測試，將橘片依次放入檢測平臺進行檢測，重復5次，統計檢測結果。

2結果與分析

2．1橘核殘留檢測結果橘核殘留檢測各步驟圖像處理結果如圖4所示。采集的透射圖像用于橘核殘留識別，由于橘片厚薄不均勻，外緣較厚，在圖像中會形成陰影影響橘核判別(圖4-A)。完整橘片外緣為弧形，因此，可通過檢測圓弧確定內外緣，而橘核處于橘片內緣，由此可將較厚的外緣陰影分離。經圖像增強(圖4-B)與二值化處理(圖4-C)，獲得輪廓圖像，計算外緣圓弧半徑r與圓心坐標p(x，y)，在p點繪制半徑r'=k×r(k為半徑系數，定義為橘核檢測區域半徑與橘片外緣圓弧半徑的比值)的圓形蒙版，去除圓形區域外的圖像(圖4-D)。從圖4-D中可見分離的橘核特征圖像，當陰影面積大于200pixels時，判定存在橘核殘留缺陷。橘核殘留檢測耗時(7±3)ms。圖5為不同半徑系數k下橘核殘留檢測準確率，可見，在半徑系數為0.4時準確率最高，準確率可達到(99.5±0.3)%。

2．2囊衣殘留檢測結果圖6所示為囊衣殘留檢測各步驟圖像處理結果。囊衣是柑橘橘片表面的一層白色薄膜狀組織，為了降低橘片食用時的殘渣感，生產中通過酸堿脫囊衣處理去除橘片表面囊衣，部分橘片囊衣未除盡，仍有部分囊衣殘留在橘片表面。采集的反射圖像通過提取紅色分量(圖6-A)可以獲得橘片輪廓，從而將橘片區域與背景分離(圖6-A)。囊衣殘留呈現白色，與橘片本身的橘色有較大反差，通過提取藍色分量，可以獲得對比度較高的圖像(圖6-C)，經過二值化與顆粒過濾，去除較小的干擾點后可提取囊衣殘留圖像(圖6-D)，統計殘留區域像素數判定是否存在囊衣殘留，若面積大于100pixels，則判定存在囊衣殘留缺陷。圖6-D所示為分離的囊衣殘留特征。囊衣殘留檢測耗時(2±1)ms，檢測準確率(99.8±0.2)%。

2．3橘片破損檢測結果圖7所示為橘片破損檢測各步驟圖像處理結果。采集反射圖像提取紅色分量，可以獲得與背景對比度較大的灰度圖像(圖7-A)，二值化后提取橘片區域。常見的破損橘片有碎塊與缺裂兩類，橘片碎塊通常面積較小，低于合格要求，若橘片區域總像素低于30000pixels，判定橘片不合格。橘片缺裂在二值化的圖像上表現為輪廓上大塊凹陷(圖7-B)，通過凸包算法處理，產生一個囊括橘片圖像中所有點的凸多邊形，填充凹陷缺口(圖7-C)，可用減法算子將填充的部分分離出來，即為缺裂特征圖像(圖7-D)，此特征面積超過1000pixels時，橘片不合格。橘片破損檢測耗時(3±1)ms，準確率(99.7±0.2)%。

2．4缺陷橘片檢測樣品橘片依次采集透射與反射圖像，經上述橘核檢測、囊衣殘留檢測、破損檢測，最終判斷橘片是否合格，經測試，檢測程序平均耗時(17±5)ms，可實現(64±19)片•s－1的檢測速率，檢測準確率達(99.1±0.5)%。

3小結

本研究基于LabVIEW，設計了一種脫囊衣橘片檢測算法，可檢測囊衣殘留，橘核殘留，橘片破損3種常見缺陷類型，檢測準確率可達(99.1±0.5)%，檢測程序完成對囊衣殘留、橘核殘留、橘片破損3種檢測平均總耗時(17±5)ms，具有較高的識別度和識別效率。后續需要進一步研究能夠實現橘片分揀剔除的裝置，以實現橘片自動分揀。

參考文獻:

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作者：任磊 張俊 陸勝民 單位：浙江師范大學 化學與生命科學院浙江省農業科學院 食品科學研究所/浙江省果蔬保鮮與加工技術研究重點實驗室