圖像識別在油茶果脫殼系統的應用

陳世源，李 洋

（東北林業大學機電工程學院，黑龍江 哈爾濱 150040）

現如今，視覺識別技術已經有了較為成熟的開發與應用[1]，但主要集中在工業以及工程應用方面，在情況更加復雜、勞動負擔更重的農業生產活動中并沒有很多的應用，尤其是油茶果脫殼這類自動化程度較低的農業生產工作。為降低農民及工人勞動強度和提升油茶果脫殼效率與成功率，本文提出了一種應用視覺識別技術的油茶果脫殼系統。

1 視覺識別硬件部分

本文所提出的基于圖像識別的油茶果分類識別方法主要分為以下4 個步驟。

1） 利用視覺系統在全局視野中采集目標群體的顏色和大小等信息，并利用成像技術構建油茶果實載體。

2） 提取油茶果實的基本特征，完成油茶果實分類的粗分割。

3） 對油茶果進行更詳細的圖像識別，選擇待分類的油茶果。

4） 將目標在攝像機坐標系中的位置轉換為分選機的基本坐標系，對分選機進行引導。

選擇基于立體視覺的采摘識別[2]軟件系統，主要包括立體視覺信息融合模塊、灰度提取與比較模塊、重疊水果識別模塊和水果手勢識別模塊，并且各模塊相互獨立。

相機選用德國巴斯勒公司生產的Basler ace 系列（型號：acA640-90gc） 相機，該相機配備C 系列緊湊型定焦鏡頭和標準的GiGE 數據接口，敏感型電荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）面陣掃描儀，感光芯片為1cx618，具有較快的幀速率和較高的靈敏度。CCD 傳感器的工作過程是由電聯軸節負責外界入射光信號的轉換。入射光信號產生的電荷由于電位差而在電位坑區形成電荷信號，通過轉換CCD 電極電壓，使得電荷信號從一個像素傳輸到另一個像素，通過模數（A/D） 轉換器芯片，使用模數轉換方式將電信號轉換為數字信號。

適宜的光源是整個圖像模塊穩定運行的關鍵之一[3]，當然，對于不同的研究項目，需要不同的光源照明。現今通常利用的光源主要有直接結構光源、同軸光源、圓頂光源、環形光源、點光源、線性光源、條形光源等。通過對光源的對比試驗表明，圓頂光源、環形光源和方形光源對表面檢測和凸面具有去陰影效果，在檢測表面時，具有入射光更充分、圖像對比度更高、圖像更明顯的優點。照明系統采用前照燈（型號：usagem213），并根據前景顏色的變化程度假設為可調暖白色信息，由光源的擴散變成了一個光室。

計算機視覺控制系統位于油茶果的輸送系統上，然后是油茶果的實現系統，油茶果分選系統方案見第92 頁圖1。視覺檢測系統主要由光源、CCD攝像機、圖像采集卡等組成，發光二極管（Light Emitting Diode，LED） 光源被安裝于采集器的頂部，該箱體為長方體結構，頂部附有上下可調支架，用于安裝CCD 攝像機。

圖1 油茶果分選系統示意圖

油茶果視覺識別系統的工作過程：首先，根據外觀特征將未脫殼或未完全脫殼的油茶果挑出，然后的油茶果放置在傳送裝置上，當其通過攝像拍照處的時候，光電傳感器控制CCD 攝像機對油茶果進行拍攝，并將拍攝好的油茶果圖像傳遞到計算機，再由計算機對油茶果圖像進行進一步的檢測，判斷油茶果是否完全脫殼。若未脫殼或未完全脫殼則通過串口發送指令到智能分選控制裝置，將未脫殼或未完全脫殼的油茶果送到相應的區域等待二次脫殼；對于正常脫殼油茶果，通過傳送帶將油茶籽送入收集區域。

2 視覺識別軟件部分

圖2 油茶果分選流程圖

現如今，圖像識別已經有了較為成熟的體系，識別目標形狀的方法也有很多種[4]。在本裝置中采用的是邊界特征法。

拍攝到的油茶果圖像為彩色圖像，圖像經過分割，去除背景，保留完整的油茶果區域，以便進行油茶果的特征提取。圖3 為圖像預處理流程圖。為分析油茶果區域與背景區域的差別，作圖像的直方圖。對油茶果進行視覺提取，得到油茶果的輪廓區域圖像及其G 分量直方圖[5]，見圖4。

圖3 圖像預處理流程圖

圖4 油茶果的視覺提取

基于輪廓點集的形狀特征提取方法無法直接使用一個輪廓區域的二值化的圖像來提取特征[6]，使用這類形狀特征提取方法，首先需要提取區域邊界上的輪廓點并且按逆時針或順時針方向有序排列。給定一個二值化區域的圖像或者其邊緣的圖像都可以使用Moore 邊界追蹤算法進行輪廓追蹤，這些區域需要分開進行單獨處理，使用僅僅包含邊緣的圖像較為合適。得到二值化的圖像，其中黑色區城使用0 填充表示背景區城，白色區域使用1 填充表示目標區域。使用Canny 邊緣檢測算法對其進行輪廓邊界的提取。白色輪廓線使用1 填充表示邊緣，其中內部的黑色區域是輪廓的內部區域，外部的黑色區域表示背景區域。圖5 為MATLAB 中的edge 函數代碼。

圖5 MATLAB 中的edge 函數代碼

3 油茶果脫殼系統裝置的工作原理

本文所述裝置可裝入傳統的油茶果機械分選裝置中，將視覺識別和智能分揀系統融合到傳統設備中，可以顯著提高分揀設備的效率[7]。油茶果脫殼系統裝置的工作原理如下。

裝置啟動后，裝置的下位機發出信號，并傳送到裝置的上位機。視覺識別系統驅動攝像機拍攝油茶果的圖像，并將采集到的圖像加入到視覺識別系統中。之后由視覺識別系統分析圖像的大小、形狀和油茶果實的顏色等特性，評價油茶果的當前狀態，即是否完全剝皮、是否有病變，對于有缺陷的油茶果，由計算機控制機械分揀裝置進行清除。

4 油茶果脫殼系統裝置的創新點及應用

4.1 創新點

本裝置的創新點主要有以下3 個方面。

1） 機器視覺識別油茶果的脫殼狀況，對于未脫殼和未完成脫殼的油茶果進行剔除作業，提高了成品的質量，減少了分揀過程中的人力投入。

2） 殼前進行水分檢測，剔除含水量過高的油茶果，提高脫殼的效率和質量，減少設備損耗和故障率。

3） 一系列不同規格、體積及適用范圍的裝置，使其在實際的生產中，具有更多的適應性和更多的選擇范圍。

4.2 應用

本裝置可用于生產基地產品加工的鏈初前端基礎，也可用于山區小型油茶果林的快速加工，使其便于運輸，具有適應性強、應用范圍廣的優點。

5 結論

本文將圖像識別技術運用在了油茶果的脫殼工作中，構建了一套基于圖像識別的油茶果脫殼系統，對油茶果脫殼情況進行識別判斷以及水分檢測，有效地提高了破殼的質量和效率，減少了設備的損耗，延長了設備使用壽命，具有一定程度的創新性，對后續農業生產的智能化和自動化，具有一定指導意義。