智能式香梨分級機自動控制系統的設計—基于工業4.0

周煒明，許 娜

(河南工業職業技術學院，河南 南陽 473000)

0 引言

果農采摘水果后，需要根據水果的大小、色澤、瑕疵等分成不同級別出售，這種分類一般只能憑肉眼觀察進行手工挑選，重復性高，效率非常低。另外，水果外銷的種類、數量逐年增加，為開發廣大的市場及提高銷售價格，水果分級愈精細愈好。為了解決以上問題，設計了一套基于工業4.0的智能式香梨分級機自動控制系統，能夠根據香梨的果徑、顏色和瑕疵將香梨進行分級。

1 工業4.0技術

隨著電子通訊、集成電路、醫療科技、新型材料技術、汽車電子和自動化設備的發展，新時代的工業革命正拉開序幕。為了在此次革命中搶占先機，德國率先提出了“工業4.0”項目。該項目作為德國政府《高技術戰略2020》之一，主要目的是提倡該國在新工業革命時期開展高新技術研究。其描述了以物理信息融合系統作為支撐、以網絡實體系統及物聯網技術為核心的第四次工業革命。

“工業4.0”的實質是在物理信息融合系統的基礎上實現智能制造和控制。在生產制造方面，主要是結合嵌入式、物聯網和傳感器技術實現數據的實時采集和處理，并同意互聯網對整個制造過程進行實時性和精準性的遠程控制。在生產管理方面，主要是利用網絡、大數據、人工智能、云服務器、控制管理軟件等技術實現對物理設備的信息獲取、實時通訊和遠程控制等。“工業4.0”包括“智能工廠”“智能生產”“智能物流”三大主題，技術框架如圖1所示。

圖1 工業4.0技術框架Fig.1 Industrial 4.0 technical framework

1)智能工廠：主要研究智能化生產制造系統，實現生產設備網絡化、生產數據可視化及生產現場無人化等先進技術應用，建立以大數據和通訊網絡為基礎的智能化工廠。

2)智能生產：主要是針對企業生產過程中原材料、物料運輸及機器操作等流程，采用智能化的方式去管理，省去中間復雜的生產調度過程，讓管理者更容易把控整個工業過程。

3)智能物流：利用互聯網、物聯網和集成智能控制技術，使物流系統具備思維、感知和學習的能力，能自覺整合物流資源，提高物流資源供應的效率。

2 香梨分級機自動控制系統整體設計

2.1 系統整體結構設計

工業4.0背景下的智能系統需要集成大量的電子控制裝置，這些都是一些常用的嵌入式系統。目前，隨著嵌入式技術的發展，其在鞏固傳統的應用基礎上，也在探索新興市場，如物聯網這樣的新興技術。本文在工業4.0背景下，采用嵌入式ARM平臺，開發和設計了智能式香梨分級機自動控制系統。香梨分級機自動控制系統包含圖像采集系統、ARM控制系統、輸送裝置和分級裝置等4部分，如圖2所示。

圖2 香梨分級機自動控制系統結構圖Fig.2 The structure diagram of automatic control system for fragrant pear grade

香梨分級機自動控制系統工作原理為：香梨從機器喂料口進入并滑落至輸送裝置上，移動至圖像處理系統區域時，CCD攝像頭獲取香梨的圖像信息，所有的香梨圖像經過解碼處理后發送給ARM控制系統；ARM控制系統根據各種圖像處理算法，對香梨圖像進行圖像增強、空間域濾波、圖像平滑、中值濾波和圖像銳化等處理，然后根據檢測結果并按照香梨顏色、瑕疵和直徑進行分選識別，確定各個香梨的的級別；最后，將分級結果作為分級信號發送給分級執行機構，由分級裝置實現分級。

2.2 自動控制系統硬件平臺

香梨分級機自動控制系統需要通過CCD攝像頭獲取香梨的圖像信息，還需要ARM控制器對采集到的圖像信息進行處理和存儲，對芯片運算和處理速度要求較高。因此，本文采用TI公司Sitara系列的AM5728處理器，其采用雙Cortex-A15核，并集成兩個數字信號處理器C66x子系統和雙Cortex-M4的圖像處理系統，主頻為1 500MHz，處理效率處理高。該芯片包含1個POWERVR的SGX544雙核3D圖形處理單元子系統及1個Vivante的GV329核2D圖形加速子系統，另外還具備豐富的互聯外圍設備，包括USB3.0、USB2.0、SATA 2、Gigabit以太網交換接口和PCI/PCIe接口等。系統硬件框架如圖3所示。

圖3 系統硬件框架圖Fig.3 The framework diagram of system hardware

圖像采集系統采用大恒圖像公司最新的水星 (MERCURY)系列的MER-231-41GM/C-P攝像頭，如圖4所示。該攝像頭可以通過100Mbit/s以太網接口與AM5728處理器相接，實現香梨圖像的快速、準確采集。水星 (MERCURY)系列攝像頭采用 Sony IMX249 CMOS感光芯片，通過GigE數據接口進行圖像數據的傳輸，支持Power over Ethernet，并集成I/O (GPIO) 接口，提供線纜鎖緊裝置，能穩定工作在各種惡劣環境下，具有較高的可靠性和性價比。圖像采集系統采用雙LED照明，可為系統提供穩定、可靠的均勻光照。

圖4 MER-231-41GM/C-P攝像頭Fig.4 MER-231-41GM/C-P camera

人機交互界面采用6.4的TFT顯示屏，顏色色深為262K，輸入信號為VGA/AV，可視角度為(H)160°/(V)90°，具備多掃描功能，能夠自動識別輸入信號分辨率，并為操作人員提供良好的交互體驗。

2.3 自動控制系統軟件平臺

香梨分級自動控制系統的軟件設計采用Processor SDK RTOS開發環境進行軟件編程。Processor SDK RTOS是統一的軟件平臺，適用于 TI 嵌入式處理器，設置簡單，提供開箱即用的基準測試和演示，涵蓋了編譯、仿真等功能。程序采用C語言和模塊子系統的方式進行軟件的編寫開發，大大提高了程序開發的效率。香梨分級自動控制系統軟件主程序流程如圖5所示。

圖5 香梨分級自動控制系統軟件主程序流程圖Fig.5 The software master program flow chart of automatic control system of fragrant pear

系統軟件采用NTSC，以5幀/s的速度采集香梨圖像，假設1/5s香梨在傳送裝置上的距離為d。若香梨的左邊像素離圖像邊界的距離大于d時，表示該香梨為新進入的香梨；當左邊香梨的像素位置x滿足0

3 香梨大小分級及算法

3.1 香梨大小分級標準

《中華人民共和國農業行業標準》梨外觀等級標準如表1所示。通過對香梨果徑、顏色和瑕疵的檢測和判斷，可以實現對香梨的分級。

表1 香梨分級標準Table 1 The classification standard for fragrant pear

3.2 香梨大小分級流程

根據香梨分級標準，設定好控制系統的成熟度指標參數，當參數大于相應的設定值時，香梨運行到相應的通道被分級執行機構推入分級通道，實現分級。若香梨位于各個通道前，而分級執行機構沒有動作時，香梨則沿著輸送裝置繼續前行，進入次品箱。香梨大小分級流程如圖6所示。

圖6 香梨大小分選過程Fig.6 The process of separating the size of fragrant pear

3.3 香梨大小分級流算法

在香梨果徑計算識別過程中，實際上是通過圖像處理技術求出香梨最大橫切面直徑。香梨果徑識別算法流程如圖7所示。

圖7 香梨果徑識別算法流程圖Fig.7 The flow chart of pear diameter identification algorithm

香梨果徑識別算法最重要的步驟是邊緣特征提取，包括空間濾波和邊界處理等過程。

1)空間濾波。香梨果徑識別的前提是要準確提取出整個香梨的圖像邊界，因此首先需要對圖像進行空間濾波處理，即對圖像中的每一點(x,y)進行如下兩步操作：①對預先定義的以(x,y)為中心的鄰域內像素進行計算；②將第1步的結果作為(x,y)的新坐標值。

將圖像進行簡單處理后，則建立一個3×3像素灰度的模板融合進去，然后進行空間領域。香梨空間濾波示意如圖8所示。

圖8 香梨空間濾波示意圖Fig.8 The spatial filtering sketch diagram of fragrant pear

圖8中，濾波過程就是在圖像f(x,y)中逐點移動，是模板中心與點(x,y)重合，然后在濾波模板中采用加權模式，對模板的相應值R進行計算，即

R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+

w(-1,0)f(x-1,y)+

…+w(1,1)f(x+1,y+1)

(1)

一般情況下，對于一個大小為m×n的模板，m=2a+1，n=2b+1，a，b均為正整數，且最小尺寸為3×3，則可以將濾波操作形式表示為

(2)

對于大小為m×n的圖像，將x=0,1,2,…,m-1和y=0,1,2,…,n-1代入，即可完成對圖像的處理，得到新的圖像g。

2)邊界處理。本算法采用收縮處理的方法，對香梨圖像進行了二值分割，然后利用八鄰域鏈碼邊界追蹤方法，提取出邊緣點序列q(xi,yi)，i=1,…,n。由于香梨果軸兩側對稱，因此確定果軸后便可以得到最大的橫截面積。具體實現過程步驟如下：

(1)求香梨圖像形心。通過邊緣點序列q(xi,yi)求出香梨圖像質心坐標，即

(3)

(4)

(2)確定果軸。通過步驟(1)求出香梨圖像形心后，可以繼續根據邊緣像素到形心的半徑序列p(i)；然后從p(i)中選擇出所有的偶數點，得到r(j)序列，j=1,…,m。取q=1, …,m/2，由q將r(j)分為兩個序列，計算q左右對應的半徑差的絕對值和為

(5)

得到香梨圖像形心和果軸點后，取垂直于果軸且過形心點的直線，該線與邊緣的兩個交點間的距離就是果徑直徑d，則

d=[(x1-x2)2+(y1-y2)2]1/2

(6)

4 系統實驗與結果分析

為測試開發的智能式香梨分級機自動控制系統的效果，驗證其是否符合設計要求，將已經求出的香梨大小分級算法導入香梨分級機進行驗證。根據香梨的果徑、顏色及瑕疵，將香梨分為優等品、一等品、二等品和三等品。試驗中，選取1 000個香梨進行3次實際測試，結果如表2所示。

表2 試驗結果Table 2 Test result

在試驗的1 000個樣品中，測試3次的正確分級數均超過930個，即正確率都在93%以上；且系統效率高，在1s便可以完成1個香梨的檢測、分級和包裝，能夠較快地完成任務。

5 結論

首先對工業4.0技術進行了闡述，然后對香梨分級機進行了整體設計，最后利用研究出的香梨大小分級及算法，實現了香梨分級機自動控制系統。該系統采用八鄰域鏈碼邊界追蹤方法，實現了對水果圖像邊緣的提取，并通過邊緣特征提取可以計算出香梨果徑。試驗結果表明：系統正確分級數均超過930個，即正確率都在93%以上，且系統效率高，具有廣闊的市場空間。