袋裝食品快速自動分揀系統設計

南京工業職業技術學院（南京 210023）

食品加工企業通常同時生產多種食品，如餅干、糖果等，在初期的食品生產中機械設備生產效率較高，而后續包裝機械往往生產力較弱，因此需要通過分流裝置對食品進行分流，同時對不同食品及外觀質量進行分揀[1-4]。

傳統的食品分揀通常通過人工進行分揀，但人工分揀通常效率低、勞動強度大，衛生不能有效保證，直接影響食品加工企業的經濟效益和產品質量。因此有必要開發一套自動、智能檢測系統，該系統對于提高企業自動化程度、提升企業生產效率、提高產品質量具有現實意義。

機器視覺分揀技術是利用計算機攝像技術模擬人眼的視覺，將圖像采集到圖像處理系統中，圖像處理系統將分析圖像中的關鍵信息，并通過獲取的信息做出判斷，進而再控制機械結構將產品挑出[5-6]。基于機器視覺的食品分揀系統主要由圖像采集設備、光學系統、圖像處理系統、機器人及人機界面等眾多系統共同組成。將機器人、機器視覺等智能控制技術引入到現代食品加工生產中，利用機器視覺對食品進行實時檢測和分揀，利用機器人的高速性可以顯著提高食品分揀效率，降低工人勞動強度，提高產品質量。

在并聯機器人中引入機器視覺檢測技術，通過機器視覺圖像處理技術實現并聯機器人的智能自動控制，通過并聯機器人將不同食品進行分揀。試驗數據表明，機器視覺的袋裝食品分揀系統能夠快速地將食品進行分揀，大幅提升食品加工企業生產效率。

1 自動分揀系統

機器人分揀系統組成原理如圖1所示。機器視覺并聯機器人分揀系統主要包括并聯機器人、工業計算機、CCD工業相機、圖像采集卡、運動控制卡、抓手等。以工控機作為系統的上位機，利用CCD工業相機采集傳送帶上方的食品圖像[7-8]；通過圖像處理，對食品進行定位、跟蹤、抓取。運動控制器作為下位機，利用運動控制卡實現并聯機器人的多軸控制，通過并聯機器人實現食品的抓取、分裝。

1.1 并聯機器人系統

并聯機器人系統主要由機器人本體結構、機器人抓手、示教手操器及各伺服驅動電機等構成。機器人末端抓手主要通過啟動吸盤吸取或氣動抓手，通過抓手完成食品的抓取。

1.2 機器視覺系統

通過工業CCD相機完成傳送帶上方食品圖像的采集，并將采集到的圖像傳送到計算機系統中，計算機系統利用圖像處理算法，對獲取的圖像進行處理，根據處理的結果對機器人發送相應的動作指令。

圖1 機器人分揀系統組成原理

2 分揀系統硬件設計

機器視覺的食品快速自動分揀系統是一種多技術相結合的智能分揀方式，涉及光源照明技術、圖像采集技術、多軸同步控制技術等[9]。光源照明技術作為圖像采集系統中非常重要的一部分，光線的強弱直接影響采集圖像的質量，而光電技術主要是CCD相機鏡頭的選用，在CCD相機鏡頭選擇上盡量保證鏡頭最高分辨率的光線與照明波長CCD接收的波長相匹配。圖像采集卡是高速圖像處理中必不可少的元件，采集卡將相機獲取的圖像傳送到處理器中，處理進一步對圖像進行一系列處理。并聯機器人驅動系統主要是針對伺服電機，伺服電機對位置和速度的控制較準確，通過伺服驅動技術可以實現機器人的快速運動和快速定位。機器視覺分揀系統硬件主要包括光源、CCD相機、圖像采集卡、伺服電機等，硬件結構如圖2所示。

圖2 分揀系統硬件結構

2.1 光源

對于光源的選擇需要綜合考慮，如光照強度、均勻度、光源壽命等，通過光源使得食品外部特征盡可能圖像出來，便于區分待測物品和背景。綜合比較多種光源，選擇LED燈作為采集系統照射光源，該光源亮度較大，使用壽命較長且耗電量較低，發熱較小、照明均勻。

2.2 CCD相機

相機選擇時不僅需要考慮其工作性能是否能夠滿足檢測系統的設計要求，還要兼顧其數據傳輸過程中是否對系統產生影響。相機選型過程中綜合考慮分辨率、圖像傳輸速度、曝光時間及接口形式等。試驗選擇方誠公司型號IK145M-15CCD機，相機具體參數如表1所示。

表1 工業相機參數

2.3 圖像采集卡

圖像采集卡作為圖像采集和圖像處理的橋梁，CCD相機將獲得的食品圖像傳送到圖像采集卡中，圖像采集卡再將圖像傳送到計算機處理器中，系統中采用NI公司生產的PCI-1426圖像采集卡，該采集卡通過PCI接口與計算機進行數據交互，相機接口采用Camera Link標準，該接口傳輸速度快，可以進行高速圖像采集，采集卡如圖3所示。

圖3 圖像采集卡

3 分揀系統軟件

合理的軟件架構設計是整個系統軟件程序編寫的必要準備，為使程序具有可讀性及可修改性，控制系統軟件采用模塊設計方法，分揀系統軟件主要分為主模塊、機器視覺模塊、圖像處理模塊及并聯機器人運動控制模塊，軟件系統結構如圖4所示。

程序的主模塊主要負責各子程序的調用及與上位機的通信，調試模塊主要完成系統參數配置、機器人原點搜索、傳送帶速度設定；視覺模塊主要是完成食品圖像采集，經過圖像處理后得到袋裝食品坐標位置信息，通過坐標轉換得到機械手需要運動到目標位置；處理模塊主要完成食品目標跟蹤、通訊處理、緊急停機處理等；控制模塊主要完成機器人軌跡規劃、速度規劃及機器人示教等。

圖4 軟件系統結構

根據袋裝食品生產流程以及控制系統要求，搭建控制系統軟件，控制系統軟件框架如圖5所示，機器上視覺袋裝食品分揀軟件具體流程為：

圖5 機器視覺分揀系統軟件架構

1) 控制系統上電后，程序進行初始化處理，將數據進行初始化，如計時器及各種數據寄存器，調用部分參數設置模塊，將初始化參數寫入已經清零的數據寄存器中，完成開機準備工作并調用開機模塊程序。

2) 視覺模塊程序采用不斷循環的方式，當袋裝食品進入到相機視線相機對食品進行拍照，拍照后圖像經過圖像采集卡傳送到計算機中并由坐標轉換程序將其轉換為機械手末端坐標系下的數據。

3) 經過視覺圖像處理后對并聯機器人發出動作指令，機器人開始規劃最佳運動路徑，控制器開始調用運動控制程序，通過運動控制模塊驅動機器人各手臂運動完成袋裝食品的分揀任務。

4 試驗分析

為驗證機器視覺袋裝食品快速自動分揀系統的有效性，搭建分揀系統進行實驗驗證。將袋裝食品按照一定順序存放在傳送帶上，并由傳送帶一次將食品傳送至視覺系統中，機器人通過視覺系統控制方案對袋裝食品進行分揀，機器人分揀過程如圖6所示。傳送帶每分鐘可以傳送110包食品，袋裝食品之間間隔根據傳送帶傳送速度進行設定。分揀系統指標要求如表2所示。

通過統計，單臺機器視覺機器人分揀系統平均每分鐘可實現120包的抓取速度，能夠達到每臺單獨抓取110包的產能指標要求。

圖6 機器人分揀過程

表2 分揀系統指標要求

5 結語

為提高袋裝食品分揀分裝速度、提高生產企業生產效率、提升企業經濟效益，將并聯機器人與機器視覺系統相結合，設計一種基于機器視覺的分揀系統。分揀系統的總體設計主要包括分揀系統的工藝流程分析、控制系統硬件平臺的搭建，并在硬件結構基礎上詳細對分揀系統軟件進行設計，通過模塊設計方法，大幅提高分揀系統軟件可讀性及可編程性。結果表明，該袋裝智能分揀系統能完成既定設計目標，提高食品生產效率，降低工人勞動強度。