賈磊,陳俊超
1. 黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院(開封 475004);2. 南陽技師學(xué)院(南陽 473000)
水產(chǎn)品色澤、大小、形狀等方面能夠很好地反映水產(chǎn)品品質(zhì),水產(chǎn)品的外觀品質(zhì)直接影響著消費(fèi)者的購(gòu)買意愿[1]。因此通過先進(jìn)的快速檢測(cè)技術(shù),分辨質(zhì)量好的和質(zhì)量差的水產(chǎn)品,對(duì)于提高水產(chǎn)品加工企業(yè)至關(guān)重要。
水產(chǎn)品外觀品質(zhì)檢測(cè)的目的是控制水產(chǎn)品質(zhì)量,防止水產(chǎn)品食品因質(zhì)量上的缺陷導(dǎo)致品質(zhì)差的食品流入市場(chǎng)[2-3]。大多數(shù)水產(chǎn)品加工企業(yè)仍然采用人工方式進(jìn)行分揀,但這種識(shí)別方式的準(zhǔn)確性和效率受工人因素影響,且檢測(cè)精度低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、智能程度低[4-7]。因此部分大型食品生產(chǎn)企業(yè)引進(jìn)智能自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備,通過智能檢測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)對(duì)水產(chǎn)品進(jìn)行在線檢測(cè),實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)品食品的大批量檢測(cè)。
機(jī)器視覺是指利用圖像采集設(shè)備代替工人肉眼識(shí)別,圖像處理功能代替人腦分辨功能,從而完成產(chǎn)品關(guān)鍵信息的提取,通過對(duì)關(guān)鍵信息判斷,將具有差別的產(chǎn)品分揀出的一種人工智能技術(shù)[8-9]。機(jī)器視覺系統(tǒng)中設(shè)備不會(huì)與食品直接接觸,從而避免食品的二次污染,機(jī)器視覺能在惡劣環(huán)境下長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行檢測(cè),并能保證檢測(cè)精度和工作效率。
為提高水產(chǎn)食品的檢測(cè)效率,將機(jī)器視覺在線檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于魚類、蝦類等水產(chǎn)品等食品加工生產(chǎn)初期質(zhì)量檢測(cè)中,為提高水產(chǎn)品品質(zhì)保障消費(fèi)者食用安全和監(jiān)控提供保障。
機(jī)器視覺系統(tǒng)是利用圖像采集技術(shù)對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別,從圖像中提取有價(jià)值的信息并經(jīng)過分析后作出判斷的一項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)。設(shè)計(jì)的機(jī)器視覺水產(chǎn)品檢測(cè)系統(tǒng)主要由CCD相機(jī)、圖像采集卡及計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)等組成。檢測(cè)系統(tǒng)在對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行分析和圖像處理時(shí),需要采用多種方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,通過控制系統(tǒng)輸出最終的指令控制執(zhí)行器動(dòng)作。由此也可以看出,機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)是一項(xiàng)綜合技術(shù),需要結(jié)合圖像處理、計(jì)算機(jī)算法處理和自動(dòng)化控制等多項(xiàng)技術(shù)相互配合應(yīng)用。
為提高水產(chǎn)品食品品質(zhì)檢測(cè)效率,設(shè)計(jì)一種機(jī)器視覺的水產(chǎn)品外觀品質(zhì)檢測(cè)方法,檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示。
圖1 機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)組成
機(jī)器視覺系統(tǒng)中通過背光源和環(huán)光源對(duì)水產(chǎn)品進(jìn)行全方位提供光源,圖像采集單元主要由工業(yè)CCD相機(jī)以及高速A/D模塊組成,通過CCD相機(jī)將水產(chǎn)等食品圖像獲取,經(jīng)過圖像采集卡將其采集到,并將其傳送到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行圖像處理,圖像處理后再發(fā)出相應(yīng)控制命令,通過步進(jìn)電機(jī)的控制對(duì)外觀品質(zhì)差的產(chǎn)品挑出,從而實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)檢測(cè)、自動(dòng)挑選的檢測(cè)流程。
相機(jī)是水產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)中圖像采集設(shè)備,相機(jī)的選型不僅要考慮其性能能夠滿足檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求,還要兼顧其數(shù)據(jù)傳輸速度、分辨率、圖像顏色、傳送速度及串口形式等。選擇德國(guó)IDS公司生產(chǎn)的型號(hào)為UI-3480CP相機(jī),該相機(jī)測(cè)參數(shù)如表1所示。
在水產(chǎn)品機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)中,圖像采集卡主要負(fù)責(zé)對(duì)CCD相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行采集并將圖像進(jìn)行放大和數(shù)字化處理;系統(tǒng)采用NI公司生產(chǎn)的PCI-1426圖像采集卡,該采集卡通過PCI接口與計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,相機(jī)接口采用Camera Link標(biāo)準(zhǔn),該接口傳輸速度快,可進(jìn)行高速圖像采集。
表1 工業(yè)相機(jī)參數(shù)
圖像處理算法作為水產(chǎn)品檢測(cè)系統(tǒng)的核心部分,圖像算法的處理效果決定著檢測(cè)系統(tǒng)的成功與否。水產(chǎn)品圖像處理主要經(jīng)過圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取及模式識(shí)別。水產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)的處理算法流程如圖2所示。
圖2 圖像處理算法流程
采集的圖像中通常會(huì)摻雜各種噪聲,導(dǎo)致采集的圖像不清晰,嚴(yán)重影響圖像處理結(jié)果,應(yīng)對(duì)圖像進(jìn)行均值濾波,相關(guān)表達(dá)式可描述為式(1)。
式中:g(x,y)為目標(biāo)圖像處理結(jié)果;f(x,y)為目標(biāo)圖像。
所使用工業(yè)相機(jī)的光軸與待檢測(cè)的水產(chǎn)品相垂直,連通區(qū)域可使用面積、圓度和矩形度等參數(shù)進(jìn)行識(shí)別。連通區(qū)域面積計(jì)算公式可表示為式(2)。式中:i為目標(biāo)圖像內(nèi)部第i個(gè)連通區(qū)域;N為連通區(qū)域內(nèi)部有程數(shù);iEndk為第k個(gè)游程的結(jié)束序號(hào);iStartk為k個(gè)游程的開始序號(hào)。
圓形度可用于表示連通區(qū)域和標(biāo)準(zhǔn)圓的相似程度。圓形度越接近1,表明該連通區(qū)域越接近圓形。圓形度可表述為式(3)。式中:Ai為連通區(qū)域面積;Li為連通區(qū)域周長(zhǎng),其計(jì)算方法可參考邊界搜索算法通過計(jì)算邊界圖像像素總長(zhǎng)度得到。
矩形度可用連通區(qū)域面積和最小外界矩形面積的比值確定,該值越接近1,表明矩形度越好。矩形度可用式(4)表示。
式中:Smin為最小外界矩形面積。
圖像分割處理是將圖像分割成不同的且具有特定性質(zhì)的多個(gè)部分,并提取其中有價(jià)值的信息。采用Roberts算法對(duì)圖像進(jìn)行分割處理。對(duì)圖3所示的2個(gè)對(duì)角線方向的相鄰像素之間的灰度做差值,利用差值來近似梯度的幅值進(jìn)行邊緣檢測(cè)。假設(shè)輸入圖像為g(x,y),輸出圖像為s(x,y),Roberts算法為式(5)。
在實(shí)際應(yīng)用過程中,為提高控制器運(yùn)行速度,通常對(duì)式(5)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理:
圖3 Roberts算子
為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的機(jī)器視覺在水產(chǎn)品食品品質(zhì)檢測(cè)中的有效性,對(duì)魚類產(chǎn)品檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)如表2所示。
表2 缺陷檢測(cè)結(jié)果
由表2數(shù)據(jù)可以看出,劃痕、破損、孔洞的檢測(cè)準(zhǔn)確率均在98%,而亮度準(zhǔn)確率較低,為96%。經(jīng)過分析,亮度檢測(cè)效率較低的原因是在檢測(cè)過程中外部環(huán)境亮度變化對(duì)魚表面亮度出產(chǎn)生影響,從而使得檢測(cè)準(zhǔn)確率較低。但經(jīng)過總體分析,基于機(jī)器視覺的水產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率較高,完全能夠滿足生產(chǎn)企業(yè)對(duì)水產(chǎn)品食品檢測(cè),對(duì)于提升企業(yè)生產(chǎn)效率、降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度具有重要作用。
為實(shí)現(xiàn)水產(chǎn)食品生產(chǎn)企業(yè)自動(dòng)化、智能化,提高企業(yè)生產(chǎn)效率,提升產(chǎn)品品質(zhì),設(shè)計(jì)一款基于機(jī)器視覺的水產(chǎn)食品外觀品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)。將圖像采集技術(shù)、圖像處理技術(shù)及電氣自動(dòng)控制技術(shù)融為一體,采用CCD相機(jī)、光源、圖像采集卡及計(jì)算機(jī)作為系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu),并通過圖像濾波、圖像分割等圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)圖像中重要信息提取,提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。結(jié)果表明,試驗(yàn)檢測(cè)方法能夠?qū)崿F(xiàn)水產(chǎn)食品的快速檢測(cè),檢測(cè)準(zhǔn)確率在97%以上。該檢測(cè)方法大幅提高食品加工企業(yè)生產(chǎn)效率、降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度,對(duì)于提高水產(chǎn)食品品質(zhì)起到積極作用。