鯰魚自適應去頭加工機設計與實現

李晨陽 單慧勇 張程皓 田云臣 衛 勇

(1. 天津農學院工程技術學院，天津 300384； 2. 天津農學院計算機與信息工程學院，天津 300384)

中國淡水資源豐富，是淡水漁業最為發達的國家。傳統大宗淡水魚前處理加工主要包括致昏、分級與定向、“三去”(去鱗、去頭尾、去內臟)、切片等環節，其加工質量直接影響淡水魚后續加工和產品品質[1]。Hansen等[2-3]采用機器視覺技術依據魚體的幾何參數將魚體布置在目標位置，用計算機控制機械手進行去頭尾加工，但國外魚類加工大多為海水魚，其設備不適應于淡水魚加工。中國的魚類去頭加工設備已基本實現機械化，但自動化程度較低。陳慶余等[4]搭建了機械去頭加工試驗平臺，運用圓盤刀進行魚頭切割，極大地提高了生產效率。張帆[5]研制了利用氣動機構去頭的試驗平臺，其采用仿形設計刀具，減小了切割魚頭所需動力。鄒偉[6]提出了一種連續式去頭尾裝置。上述方案實現了機械化去頭步驟，但對頭部切割位置無法進行自動化控制。李楷模等[7]提出了一種視覺引導淡水魚自動去頭尾系統方案，通過計算機視覺技術實現對淡水魚頭、尾的準確定位，并應用PLC實現準確對刀及自動完成去魚頭尾作業，但其加工效率較低，不能實現流水線上連續的機械化加工。

目前，在結合先進計算機應用理論與技術的基礎上，與淡水魚前處理加工工序相關的魚類識別與分級、魚體定向等技術均獲得了進一步發展[8-9]。研究擬以鯰魚為研究對象，設計一種自適應去頭加工機。基于機器視覺技術對流水線魚體進行識別，將魚頭蓋骨末端定義為魚頭切割軌跡線，設計自適應調整裝置對魚體位置進行調整，使用圓盤切割刀進行去頭作業，同時為實現可視化控制，設計人機交互界面，為構建中國淡水魚前加工處理流水線提供依據。

1 鯰魚形體參數及摩擦特性試驗

1.1 試驗裝置與測量方法

鯰魚體表無鱗，多黏液，頭扁口闊，身體柔軟，其體型特征見圖1。為確定加工機零部件參數，選用30條同一批次(1.5±0.3) kg的新鮮鯰魚作為試驗樣本，將鯰魚擊暈，并對其形體特征的多個參數進行測量。

圖1 鯰魚體型特征示意圖Figure 1 Schematic diagram of catfish body characteristics

測量時將魚體平放，人工輔助將魚頭尾拉直進行測量，為減少誤差，每條魚各參數進行3次測量取平均值，具體測量指標為魚體全長L1、頭長L2、尾長L3、體高L4、體寬L5、體重M，體長L6與腹長L7由式(1)、式(2)計算得出。

L6=L1-L3，

(1)

L7=L6-L2。

(2)

鯰魚摩擦系數測量裝置主要由計算機、拉力傳感器、細繩、輸送帶等組成[10]，主體結構如圖2所示。

1. 計算機 2. 數字信號轉換器 3. 拉力傳感器 4. 傳送帶5. 細繩 6. 輸送帶 7. 推桿電機 8. 推板圖2 魚體摩擦系數測量裝置Figure 2 Fish body friction coefficient measuring device

測量裝置傳送系統由伺服電機驅動，輸送帶為光滑皮帶，拉力傳感器固定在傳送帶輸送前側與傳送帶水平高度一致的工作臺面上。拉力傳感器選取QLTSC型稱重傳感器(量程0～5 kg)；拉力傳感器數字信號轉換裝置采用QL-AJ90型高速轉換模塊，采樣速率為50次/s，通訊方式為RS-485通訊，通過計算機讀取拉力數據。推桿電機固定在傳送帶左側與傳送帶水平高度一致的工作臺面上，推板固定于推桿電機前端。

為測定魚體在不同輸送帶表面的摩擦特性，選取食品加工業中常用的3種不同表面的輸送帶：草坪紋皮帶、光滑皮帶與不銹鋼鏈板(見圖3)。

圖3 輸送帶表面結構Figure 3 Conveyor belt surface structure

在進行摩擦系數測定時，由于傳送帶本身為光滑皮帶，故在試驗前，將草坪紋皮帶與不銹鋼鏈板分別固定于傳送帶上，將魚體擊暈后稱重，同時保持魚體表面濕滑放置于試驗輸送帶表面，將細繩一端從魚嘴中穿過，另一端與拉力傳感器相連。測量時，傳送帶以10 cm/s勻速運轉，記錄拉力傳感器數值，計算魚體在不同傳送帶表面摩擦力，每條魚進行3次試驗取平均值。摩擦力測量后進行魚體推動扭曲試驗，控制推桿電機推動速度保持一致，利用推桿電機推動頭尾線垂直于輸送帶輸送方向的魚體，觀察魚體是否發生彎曲形變。

1.2 試驗結果

對30條鯰魚進行參數統計，魚體平均重量為1.48 kg， 而且魚體頭長、體寬、體高呈正態分布(圖4)，魚頭長度的主要分布區間為12.5～14.5 cm，魚體寬度的主要分布區間為7.8～9.2 cm，魚體高度的主要分布區間為7.5～8.5 cm，故在裝置零部件的具體參數設計中，需要綜合考慮上述形體參數極值范圍。同時通過試驗研究發現，不同體長、體重的鯰魚魚體頭蓋骨曲線差異較小，在去頭機加工自適應定位過程中，可以依據頭蓋骨曲線進行頭部切割線定位。

圖4 魚體參數正態分布圖Figure 4 Normal distribution of fish body parameters

由表1可知，魚體在不銹鋼鏈板上摩擦系數最小，故利用不銹鋼鏈板作為輸送帶有利于自適應調整，但魚體與輸送帶間較小的摩擦力又會使得切割夾持輸送過程中魚體出現偏移現象，后續進行樣機試驗時綜合考慮兩者的不同需求，從而選取最佳的輸送帶方案。

表1 魚體在不同輸送帶表面試驗結果Table 1 Experimental results of fish on different conveyor belt surfaces

2 基于機器視覺的魚頭切割線定位

圖像采集系統(見圖5)主要由圖像采集箱、相機、環形燈及計算機等組成。為了準確獲得魚體完整特性、降低相機拍攝不準確使得采集圖片產生畸變，以相機成像對魚體圖像位置和幾何位置進行標定[11]，得到較好的魚體采集圖像。利用Matlab 2018b軟件進行魚體圖像處理，魚頭切割線定位處理流程如圖6所示。

圖5 圖像采集系統結構圖Figure 5 Structure diagram of image acquisition system

圖6 魚頭切割線定位處理流程Figure 6 Fish head cutting line positioning processing flow

2.1 魚體輪廓信息提取

將彩色圖像轉換為灰度圖像的過程稱為灰度化處理。一般灰度化處理的方法有最大值法、平均值法和加權平均值法等。Matlab中利用rgb2gray函數可實現采用加權平均值法的灰度化處理，其中原始圖像如圖7(a)所示，轉換為灰度圖后如圖7(b)所示。

圖7 魚體輪廓信息提取圖Figure 7 Fish contour information extraction map

使用大津法(OTSU)獲得灰度圖像最佳分割閾值[12-13]，Matlab中利用graythersh函數實現圖像的二值化處理。假設圖像中魚體區域(目標)由目標A表示，其他區域(背景)由目標B表示，圖像灰度范圍為[0，K]，以T為目標與背景的分割閾值，則某個像素點隸屬于A的概率為P(A)，隸屬于B的概率為P(B)，則有：

(3)

(4)

A、B中所有像素點的平均強度分別為S(A)、S(B)，則有：

(5)

(6)

則整個圖像的像素點的平均強度S為：

S=S(A)P(A)+S(B)P(B)。

(7)

定義類間方差為：

S2=P(A)[S(A)-S]2+P(B)[S(B)-S]2。

(8)

采用遍歷的方法得到使類間方差最大的閾值T，獲得二值圖像如圖7(c)所示。由于二值圖像中魚體邊緣有較多雜質點，同時鯰魚頭部孔隙點較多，根據圖像特征進行閾值尋優，選定構建半徑為11 像素值的平面圓盤形的結構元素對其執行形態學開運算處理，保證鯰魚基本輪廓特征不變的前提下實現去噪及雜質點填充，處理效果如圖7(d)所示。

圖像孔隙填充完成后，使用Canny邊緣檢測算法進行魚體邊緣輪廓的提取[14]。對于某個位置(m,n)的像素點，灰度值為f(m,n)，則經高斯濾波后灰度值為：

(9)

式中：

gσ——經高斯濾波后的圖像灰度值；

σ——標準差。

在圖像中，灰度值變化較大像素點的集合即為邊緣，用梯度的幅值和方向表示灰度值的變化程度和方向：

(10)

(11)

式中：

G(m,n)——圖像邊緣梯度幅值；

α——圖像邊緣梯度方向；

gx(m,n)——x方向梯度幅值；

gy(m,n)——y方向梯度幅值。

采用非極大值抑制法對邊緣點進行檢測，對每個像素點沿其梯度方向比較其前后的梯度值，若該像素點屬于邊緣，其在梯度方向上的梯度值是最大的，否則不是邊緣，將其灰度值設為0。

(12)

利用雙閾值算法檢測和連接邊緣，雙閾值分別為Max Val和Min Val。其中大于Max Val的被定義為邊緣，小于Min Val的被定義為非邊緣。對于中間的像素點，如果與確定為邊緣的像素點鄰接，則判定為邊緣，否則為非邊緣[15]。

經Canny邊緣檢測算法提取后魚體輪廓圖如圖7(e)所示。通過邊界點追蹤定位魚體，將背景多余部分裁剪剔除，魚體定位效果如圖7(f)所示。對邊緣輪廓進行提取后，利用掃描法獲取輪廓坐標。

2.2 魚頭切割線提取

經試驗統計分析，魚頭約占魚體全長的1/4，將獲得的魚體圖像進行四等分，獲得魚頭圖像[圖8(a)]；由于彩色圖像信息量大，將彩色圖像轉換為灰度圖像[圖8(b)]；根據Otsu確定分割閾值，將魚頭圖像進行二值化處理[圖8(c)]；然后對圖像進行腐蝕操作，將魚頭中孔隙填充，保留魚頭骨軌跡這一感興趣區域，填充效果如圖8(d)所示。

圖8 魚頭切割線提取圖Figure 8 Fish head cutting line extraction diagram

對于二值圖像，采用邊界抑制方法，刪除與圖像邊界相連的對象，效果如圖8(e)所示。采用種子填充法(Seed-Filling)對邊界中連通域進行標記分析，連通域一般是指圖像中具有相同像素值且位置相鄰的目標像素點組成的圖像區域，Seed-Filling從一個感興趣的標記點開始向領域進行搜索，發現有相等的像素值則標記為相同的Label，然后繼續搜索，直至周圍都沒有相同的像素值后再找到一個連通區域，然后繼續搜索下一個連通區域，對連通域進行標記效果如圖8(f)所示。

由于圖像中魚鰭邊界均與水平線平行，根據連通域像素特性確定其方向，檢索確定魚鰭位置ID，如圖8(g)所示。對其填充后獲得頭骨軌跡線[圖8(h)]，魚頭切割軌跡線為頭骨軌跡線最外側，從而確定魚頭切割位置。

3 自適應去頭機設計

3.1 整體結構與工作原理

自適應去頭機由自適應調整系統、夾持輸送系統及切割系統3部分組成，其結構示意圖如圖9所示。

1. 圖像采集裝置 2-1. 滑軌 2-2. 推板 2-3. 光電開關 2-4. 齒輪齒條 2-5. 步進電機 3-1. 切割電機 3-2. 切割刀盤 4-1. 輸送帶A 4-2. 輸送帶B 4-3. 夾持輸送帶 4-4. 拉伸彈簧圖9 自適應去頭機結構示意圖Figure 9 Mechanical structure diagram of adaptive head removal machine

夾持輸送系統包括輸送裝置與夾持裝置(圖10)。輸送裝置為兩條平行輸送帶，魚體前進方向的右側皮帶用于輸送魚體，皮帶表面陣列有擋片，可限制魚體左右自由度，左側皮帶用于輸送魚頭，表面無擋片；夾持裝置包括夾持輸送帶、傳動軸及夾持彈簧等，位于右側輸送帶上方，由夾持彈簧張緊，切割過程中固定魚體，保證魚體的切割穩定性。

1. 夾持輸送帶軸 2. 夾持輸送帶 3. 張緊連接器 4. 傳動軸 5. 夾持彈簧 6. 擋片 7. 魚體輸送帶圖10 夾持輸送裝置示意圖Figure 10 Schematic diagram of clamping conveyor

切割系統主要由矩形缺口圓盤刀、刀盤軸、傳動部件及驅動電機組成。由于鯰魚魚骨較硬，去頭加工時需切斷魚骨，因此選擇矩形缺口圓盤刀，其材料為不銹鋼1Cr17Mn6Ni5N，具有硬度高、耐磨、耐腐蝕等優良性能。

由于同一批次處理的鯰魚最大體高8.69 cm，最大體寬9.24 cm。因此，刀具直徑選為30 cm，除去安裝直徑5 cm，可用切割半徑為12.5 cm，厚度為0.1 cm，齒高0.3 cm，滿足魚體切割需求。切割刀片位于左右兩側輸送帶之間，通過刀軸安裝在機架上，在魚體輸送過程中進行魚頭切割，魚體及魚頭通過兩側輸送帶向前輸送，進入不同的流水線。

魚體自適應調整系統由圖像采集裝置、自適應調整裝置以及上位機 3 部分組成。光電傳感器連接PLC 的輸入端，系統由 PLC 接收光電傳感器信號，確定魚體位置，然后控制相機采集魚體圖像。自適應調整裝置由 PLC 作為核心控制器件，另外還包括輸送機構和執行機構。經輸送機構，魚體到達對應的調整位置，光電傳感器檢測到魚體，由 PLC 控制步進電機執行動作，將魚體推送到相應位置。自適應去頭機系統結構如圖11所示。

圖11 自適應去頭機系統結構圖Figure 11 System structure diagram of adaptive headliner

3.2 自適應調整系統設計

自適應調整裝置由光電傳感器和執行機構組成，其中執行機構包括步進電機、齒輪齒條及推板等。考慮設備的穩定性，推板選用厚度為5 mm，長度為0.3 m 的304不銹鋼板；步進電機選用轉矩為1.8 N·m，固有步進角為1.8°的57步進電機，步進電機驅動器選擇DM542型驅動器，共15個細分精度，8檔電流調節，在調整過程中為保證較小的誤差，設定細分為128；齒輪齒條選擇表面淬火處理后的45碳鋼，取齒數z1=36，模數m=0.5 mm，齒寬b=5 mm，對其進行齒面接觸強度及齒輪彎曲強度驗算，該齒輪選型符合安全條件。

以Matlab R2018b作為上位機系統，采用Modbus RTU通訊協議，通過RS485問答方式與PLC進行通訊，Matlab軟件對采集的圖像進行分析處理后得到調整數據下發至PLC，PLC控制自適應調整裝置實現所需的調整動作。PLC作為自動調整裝置的控制核心，選用信捷XC2-32T-E型PLC，具有485通訊及兩路獨立高速脈沖輸出。系統主程序流程圖見圖12。

圖12 自適應調整系統主程序流程圖Figure 12 Main program flow chart of adaptive adjustment system

為方便操作者監測系統各項數據，設計Matlab GUI控制界面，包括控制面板區、圖像顯示區和參數顯示欄3部分。控制面板區可以控制程序總體啟停，進入歷史數據界面等操作；圖像顯示區包括兩個圖窗，其中左側圖窗顯示相機采集的原始魚體圖像，右側圖窗顯示圖像處理后的魚頭切割軌跡圖，便于操作者實時監測控制系統圖像處理過程；參數顯示欄可以顯示魚體參數及調整裝置動作狀態等。歷史數據界面顯示每條魚體參數信息，并計算已加工魚體體長及頭長等數據。

3.3 系統測試及優化

選取42條經擊暈處理的鯰魚，先對其進行夾持輸送帶選型試驗，再進行圖像處理及位置調整試驗。

在進行夾持輸送帶選型試驗時，將魚體平放于輸送帶表面后經傳送進行切割去頭，觀察魚體切割過程中是否穩定夾持，即是否在沿輸送帶運行方向的水平或豎直方向偏移。選取3種輸送帶，分別在每種輸送帶的傳動下對4條鯰魚進行去頭切割，輸送速度設定為10 cm/s，刀速設定為1 000 r/min，輸送機構上表面距夾持機構下表面距離設定為7.5 cm，共12次試驗，試驗結果見表2。

表2 夾持輸送帶選型試驗結果?Table 2 Type selection test results of clamping conveyor belt

由表2可知，使用不銹鋼鏈板作為輸送帶進行去頭切割時，魚體會發生多向偏移，導致魚頭切割軌跡線傾斜，影響去頭斷面感官，減小采肉率。而采用草坪紋和光滑皮帶作為輸送帶切割過程較為穩定。雖然鯰魚在不銹鋼鏈板上的摩擦力最小且未發生扭曲現象，但由于在加工過程中需對魚體進行夾緊，摩擦力過小會導致夾持不穩定，故不采用不銹鋼鏈板作為傳送帶；同時由于魚體與草坪紋皮帶間摩擦力較大，會導致自適應調整時魚體發生扭曲，不利于精準的去頭加工，故選用光滑皮帶作為傳送帶。

在進行圖像處理及位置調整試驗時，對比體長與頭長的實際測量長度與圖像處理擬合長度、調整裝置調整誤差，同時利用計算機獲取記錄各環節處理時間，測試結果見表3。

表3 系統測試結果Table 3 System test results

由表3可知，圖像處理后體長的判別成功率為100%，體長均值較實際體長均值小4.37%，原因是輸送帶運送過程中，魚體尾部存在彎曲造成圖像采集誤差，但該誤差對頭部軌跡線的確定影響較小；頭長圖像處理值較實際值的平均誤差為3.34%，識別較為精準。30組試驗中，存在3組未能識別魚頭切割軌跡線的樣本，頭長的判別成功率達到90%，經查驗，檢測失敗原因是由于樣本頭蓋骨曲線極不明顯。經圖像處理后進行自適應調整的平均誤差為0.21 cm，平均誤差為10.71%，在誤差允許范圍內。

為適應圖像處理系統不能識別出特定切割軌跡線這一問題，采用鯰魚平均頭長數據作為未識別魚頭切割軌跡線魚體的自適應調整方案，以增強系統穩定性。

綜合考慮系統結構及響應時間，擬設定輸送速度為10 cm/s，兩組調整裝置間隔20 cm，調整裝置距圓盤切割刀最近距離為40 cm。由于圖像處理最大時長約為4.85 s，故設定自適應調整裝置與圖像采集裝置間距為50 cm；由于調整裝置往返動作最大用時約3.31 s，當系統協同運作時，輸送帶上兩條魚體間隔最小應為33.1 cm，但因為圖像采集系統處理時間較長，為保證系統穩定性，適當增加輸送帶上前后魚體間距，由于每個格擋片間距為10 cm，故設輸送帶上前后魚體間隔為6個格擋空間，即60 cm。按市售鯰魚平均重量約為1.48 kg計算，自適應去頭加工機每小時可加工600條魚，每天工作8 h則可加工4 800條魚，重量約為7 104 kg，可見加工效率可得以保證。

4 結論

提出了一種鯰魚自適應去頭加工機。通過機器視覺技術提取流水線魚體頭部切割軌跡線，設計自適應調整裝置調整魚體位置，使圓盤切割刀能夠按切割軌跡線進行去頭作業。由于采用的圖像處理方法較為簡單，系統反應速度快，提升了加工效率，系統測試結果也證實系統的可靠性。后續可對鯰魚的機械化與自動化去臟等其他前處理工藝設備進行研究。