基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)設(shè)計

摘" 要： 針對傳統(tǒng)谷糙分離機應(yīng)用人工調(diào)節(jié)分級板存在定位精度低、成本高、工作效率受限等弊端，提出一種基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)。搭建嵌入式視覺檢測平臺，對谷糙檢測的圖像處理算法進行多級式遞進融合設(shè)計，對谷糙的特征分級點進行提??；基于位置偏移的方法聯(lián)動電機驅(qū)動程序，實現(xiàn)PLC控制系統(tǒng)的精確定位；結(jié)合傳感器技術(shù)，根據(jù)谷糙的重力、表面粗糙度、流量、設(shè)備振動頻率及傾斜角等特性，在上位機組態(tài)監(jiān)控下進行設(shè)備校正，進而實現(xiàn)谷糙自動化、智能化分級。實驗結(jié)果表明：該谷糙分級控制系統(tǒng)的平均定位精度為96%，回礱谷含糙率低于5%，具有良好的工作性能和穩(wěn)定性，能夠取代傳統(tǒng)人工機械操作，降低人工成本，提高工作效率，并增加大米生產(chǎn)線的生產(chǎn)效益。

關(guān)鍵詞： 谷糙分級； 嵌入式； 機器視覺； 圖像處理； PLC； 電機控制； 傳感器； 人機交互

中圖分類號： TN709?34； TP23""""""""""""""""""""" 文獻標識碼： A """"""""""""""""""""文章編號： 1004?373X（2024）09?0124?07

0" 引" 言

谷糙分級是在礱谷工序后的一道工序，將谷物中的糙米按照大小、形狀和質(zhì)量等指標進行分類和分級[1]。當前，現(xiàn)有的谷糙分離機通過篩選、振動等一系列工藝，雖然能夠有效地將谷物中的糙米和谷稻分離，但仍存在以下弊端：一是傳統(tǒng)的分級方法需要人工勞力且耗時，操作相對復(fù)雜，需要配備熟練人員；二是在分級效果上有一定的限制，效率低，無法滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求。針對以上兩點問題，實現(xiàn)智能化谷糙分級，在提高谷物加工效率、提高糙米品質(zhì)、減少人工勞動強度和降低生產(chǎn)成本等方面具有重要的意義[2]。

近些年來，谷糙分級設(shè)備的主要研究方向還處于工作過程的模擬與仿真，以及工藝參數(shù)的研究與探討。文獻[3]采用流體力學和離散元法對糙米損失和稻殼滯留的氣動分離機理進行了研究。文獻[4]采用CRITIC法對分離效率和損失率進行綜合評價，得到了谷糙分離擋板的最佳參數(shù)。文獻[5]設(shè)計出一種重力式谷糙分離裝置的絲桿振動機構(gòu)。文獻[6]通過分析重力式谷糙分離機曲柄滑塊機構(gòu)最小轉(zhuǎn)動角的變化規(guī)律，提高了谷糙分離機的傳動性能。然而隨著機器視覺的發(fā)展，這一項技術(shù)被應(yīng)用到各行各業(yè)，具有高效、高精度、高穩(wěn)定性及自動化等優(yōu)點[7]。文獻[8]基于機器視覺卡尺工具法對軸承內(nèi)外徑進行圓擬合，實現(xiàn)對軸承尺寸的快速精準測量。文獻[9]采用嵌入式機器視覺對不同分辨率的育秧流水線圖像進行采集并收集到關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

針對以上現(xiàn)狀，本文以大米加工中的谷糙分離機為研究對象，通過改進現(xiàn)有谷糙分離機的分料方式，將機器視覺技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)、電機驅(qū)動控制技術(shù)以及智能控制技術(shù)應(yīng)用到谷糙分離機中。首先，搭建嵌入式硬件平臺，采用多種視覺算法，實現(xiàn)對谷糙分級位置的定位；其次，設(shè)計PLC控制系統(tǒng)，按照通信協(xié)議接收視覺定位信息，對分級板進行位置調(diào)整，并輔以人機交互界面，結(jié)合傳感器進行監(jiān)控與控制，設(shè)置相關(guān)工藝參數(shù)并轉(zhuǎn)換控制指令，從人工操作向智能化方向發(fā)展，減少人為失誤，提高大米生產(chǎn)的效率及經(jīng)濟效益。

1" 分級系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1" 裝置結(jié)構(gòu)

為了實現(xiàn)大米加工高質(zhì)量的生產(chǎn)，行業(yè)制定標準GB/T 265590—2011《糧油機械?重力谷糙分離機》，該標準對谷糙分離機的作業(yè)要求如表1所示。

針對上述重力谷糙分離機的工藝需求，設(shè)計了基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)，其總體結(jié)構(gòu)主要包括機械系統(tǒng)、視覺定位系統(tǒng)以及控制系統(tǒng)三個部分，整機結(jié)構(gòu)如圖1所示。

機械系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其主要由進料勻料裝置、分料裝置、分離箱體、出料裝置、吸風除塵機構(gòu)、支承調(diào)節(jié)機構(gòu)、偏心傳動機構(gòu)、機座等組成。電動機配備功率為3 kW，轉(zhuǎn)速范圍為（300±5）r/min，吸風量達170×2 m3。支承調(diào)節(jié)機構(gòu)包括兩組支承桿、支承軸和偏心升降機構(gòu)。通過連接小軸承座和支承架，以及連接大軸承座和機座，形成一個平行四邊形結(jié)構(gòu)，使得分離箱體的運動平穩(wěn)且一致，并保持左右對稱。由電動機傳動平衡皮帶輪，實現(xiàn)分離箱體橫向往復(fù)運動。偏心升降機構(gòu)具備可調(diào)節(jié)分離箱體橫向傾角（7°～11°）的靈活性，以滿足所需的工藝效果。

原有谷糙分離機的進料口流量以及分級板位置都是由人工根據(jù)以往經(jīng)驗調(diào)節(jié)搖桿來實現(xiàn)的，因此進行改進，由視覺系統(tǒng)與電氣控制系統(tǒng)來代替人工調(diào)節(jié)進料流量及分級位置，同時優(yōu)化電氣控制系統(tǒng)，減少人為誤差，提高工作效率與質(zhì)量。

1.2" 工作原理

作業(yè)時，谷糙混合物通過傳輸管道運送到進料口，經(jīng)進料勻料裝置流到分離篩面，利用谷糙混合物中糙米和稻谷的比重、摩擦系數(shù)、粒度等物理參數(shù)的不同，在做正弦運動的分離篩作用下，混合物便產(chǎn)生物料間的相對運動。在雙向傾斜裝置的分離篩以及篩面魚鱗凸點的往復(fù)作用下，使糙米斜向上移；與篩面不接觸的稻谷，則向下斜移，達到依質(zhì)分離，分別滑向谷物出口處。

在兩個篩體之間搭建嵌入式視覺平臺，用于對可見光范圍內(nèi)谷糙的檢測與分級。ARM處理器設(shè)置在控制柜外，以防止電磁干擾。攝像頭固定在控制柜的上方，用于檢測稻谷的特征。由于谷糙分離機不存在高度限制，為了獲取所需的谷糙信息，視覺定位系統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu)設(shè)計為高度與角度可調(diào)節(jié)，實驗中拍攝高度為20 cm，幀率為15 f/s，視野范圍包含了谷糙的分級位置。攝像頭獲取圖像的分辨率是800像素×480像素，通過圖像處理算法，其圖像分辨率與實際現(xiàn)場圖像做比例運算，可以推算出實際分級點位置。通過Modbus通信協(xié)議將機器視覺系統(tǒng)獲得的定位信息傳輸給控制系統(tǒng)；PLC根據(jù)該信息控制分級板偏移以實現(xiàn)谷糙分級，同時設(shè)計人機交互組態(tài)界面作為上位機，使用相關(guān)功能模塊與現(xiàn)場工控設(shè)備建立連接，獲取傳感信息并驅(qū)動電機進行流量、傾角以及分級操作，進行微調(diào)以補償誤差，返回相應(yīng)結(jié)果，從而實現(xiàn)智能化谷糙分級。

為解決環(huán)境光的干擾、消除不必要的陰影以及低反差等問題，本系統(tǒng)根據(jù)漫反射原理，使用“同向光源”，同時考慮到照明光源的穩(wěn)定性、成本以及使用壽命等因素，采用了具有高亮度、長使用壽命、高穩(wěn)定性的LED白色條形光源，保證良好照明條件的同時，將環(huán)境光的干擾降低到最小，保證圖像采集的質(zhì)量。

2" 視覺定位系統(tǒng)算法設(shè)計

2.1" 視覺檢測方法

機器視覺技術(shù)實現(xiàn)的主要硬件平臺包括PC和嵌入式兩種，相比較PC端，嵌入式視覺系統(tǒng)更適合生產(chǎn)線環(huán)境復(fù)雜及其產(chǎn)品大批量、低成本的制造行業(yè)[10?11]。系統(tǒng)不僅外觀體積小，裝卸和移動更加方便，而且更具實時性，因此采用嵌入式視覺系統(tǒng)進行圖像采集與處理，如圖2所示。

圖像采集是定位系統(tǒng)的基礎(chǔ)，圖像采集的好壞將直接影響后續(xù)圖像處理的操作。圖像采集部分主要由高性能H系列ARM處理器、CMOS攝像頭、LCD顯示器、光源組成。而對于ARM處理器、攝像頭和光源的選型、數(shù)量以及安裝位置等，都是基于谷糙分離機的使用環(huán)境、機械結(jié)構(gòu)以及精度要求決定的。

嵌入式處理器初始化各個模塊，寫入配置信息進行工作。經(jīng)由SCCB總線，CMOS攝像頭通過DCMI接口采集圖像數(shù)據(jù)，在DMA模式下，處理器將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并存儲到SDRAM對應(yīng)的內(nèi)存空間，不經(jīng)過CPU操作控制以減少內(nèi)核負擔；NVIC中斷采用幀中斷，使能傳輸計數(shù)器開始工作并獲取幀率，每當接收到一幀圖像數(shù)據(jù)時，會觸發(fā)一次中斷并執(zhí)行相應(yīng)的中斷服務(wù)子程序以捕獲圖像數(shù)據(jù)。這些圖像數(shù)據(jù)可能由于光學系統(tǒng)的像差、成像光照、圖像信號干擾以及目標與成像設(shè)備之間的相對移動而造成圖像噪點較多、特征輪廓對比度小以及重影模糊等缺陷，因此需要在嵌入式視覺系統(tǒng)中進行圖像算法處理，去除噪聲，得到稻谷的邊界及區(qū)域特征值[12]。

2.2" 圖像預(yù)處理

由于攝像頭采集到的原始圖像除了所需要處理的有關(guān)區(qū)域，可能還會包含一些無關(guān)區(qū)域，因此，需要將一些不利因素去除，從而提高圖像的處理速度。通過將攝像頭采集到的圖像進行分割，只保留ROI區(qū)域，這樣才能保證后面對圖像的處理不受到其他非目標區(qū)域的影響，提高特征提取的準確性。因此，選擇透視變換對采集圖像標定ROI區(qū)域，通過式（1）計算每個原始圖像像素在新平面上的坐標：

[[x"" y"" w]=[u"" v"" w]*A] （1）

式中：[u]和[v]是原始圖像；[w]取值為1；[A=a11a12a13a21a22a23a31a32a33]，為變換矩陣。

進行插值處理以輸出變換后的新圖像，使得圖像顯示為正常的平行視圖，其結(jié)果如圖3所示。

對于谷糙圖像進行濾波去噪處理時，根據(jù)實際效果對比，選用雙邊濾波進行去噪處理。利用二維高斯曲面的式（2）計算雙邊濾波所需的空間域核與圖像像素域核：

[g（x，y）=12πσ2e-x2+y22σ2] （2）

式中：[σ]為方差；[x]和[y]代表像素的模板坐標。

通過計算可得空間域核與圖像像素域核的積，即權(quán)重函數(shù)，將其與輸入像素的值相乘得到輸出像素圖像。

由于谷糙圖像和其他類型的圖像有所不同，一幅谷糙圖像內(nèi)谷稻與糙米混雜，且顏色相近，另外加之受光照、天氣等環(huán)境因素的干擾，給后續(xù)的圖像處理工作帶來了一定的困難，特別是分割二值化的閾值選取，是圖像處理部分的一個難點，因此在二值化之前采用Retinex圖像增強算法，以增強圖像的對比度和亮度，并保留圖像的細節(jié)信息。這里采用改進的Retinex算法，其基本計算公式為：

[I（x，y）=R（x，y）*L（x，y）] （3）

式中：[I（x，y）]為原始圖像；[R（x，y）]表示物體本身固有性質(zhì)的反射分量；[L（x，y）]表示光照強度信息的光照分量。

通過多次迭代運算，對圖像進行尺度分解、局部對比度增強和亮度調(diào)整，不斷優(yōu)化圖像的增強效果，直到達到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)為止。

根據(jù)實際采集到的圖像采取自適應(yīng)的OTSU迭代方法來獲取谷糙圖像的圖像分割閾值。考慮到選取閾值的過程實質(zhì)上是一種尋求最優(yōu)解的過程，因此在確定最佳閾值的過程中確定實際像素數(shù)非零的灰度級所對應(yīng)的類間方差，將類間方差最大時的灰度值作為最佳分割閾值，以此提高圖像處理的速度，實現(xiàn)谷糙圖像的快速二值化。

利用中值濾波對圖像進行去噪處理，減少噪點的影響；通過反復(fù)實驗，確定各個形態(tài)學運算的結(jié)構(gòu)、運算順序及運算次數(shù)；利用八鄰域法對二值圖像中所有連通域進行統(tǒng)計，尋找最大連通域，即目標結(jié)果。

最終的谷糙圖像預(yù)處理結(jié)果如圖4所示。

2.3" 圖像輪廓邊緣提取

綜合各邊緣檢測算法的效果，使用像素級的Canny邊緣檢測算法，通過對圖像進行濾波、梯度計算、非極大值抑制以及雙閾值參數(shù)的動態(tài)自適應(yīng)搜索等步驟，捕捉圖像中的邊緣特征，并準確定位于邊緣的中心，從而獲得目標邊緣特征。

通過邊緣檢測得到的特征曲線來獲取離散數(shù)據(jù)點，即定位點，采用最小二乘法進行多元線性回歸，建立線性模型來描述數(shù)據(jù)點的分布，計算公式為：

[f（xi）=WTX] （4）

式中：[X]表示整個數(shù)據(jù)點；[W]為[k]與[b]的加權(quán)矩陣。

通過計算每個數(shù)據(jù)點到擬合直線的殘差得到殘差平方和，其公式為：

[E=i（f（xi）-kxi-b）2] （5）

當殘差平方和最小時，即為最優(yōu)解，得到最佳擬合直線的斜率和截距，從而獲得最小二乘法直線檢測結(jié)果，如圖5所示。

3" 控制系統(tǒng)設(shè)計

3.1" 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

控制系統(tǒng)采用西門子公司的S7?200 SMART PLC作為現(xiàn)場控制器，結(jié)合傳感器對相關(guān)參數(shù)進行采集和傳輸，通過相應(yīng)的外圍設(shè)備對執(zhí)行機構(gòu)進行控制。在作業(yè)中，PLC作為獨立的模塊進行控制的同時，可接收上位機指令進行監(jiān)控與參數(shù)調(diào)整，完成分級過程中各部分的控制。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖6所示。

I/O地址是控制器與外圍設(shè)備通信的基礎(chǔ)，按照控制器實際應(yīng)用需求，分配不同的變量地址來實現(xiàn)控制器與其他電氣設(shè)備之間的信息傳輸，以控制各執(zhí)行機構(gòu)。表2為控制系統(tǒng)I/O地址分配表。

首先啟動空氣開關(guān)，控制系統(tǒng)處于待機狀態(tài)，按下啟動按鈕，PLC自動進行上電初始化，并由變頻器控制的交流電動機帶動傳動機構(gòu)以實現(xiàn)振動篩；壓力傳感器LJC30A3通過進料口流量采集壓力信息，從而得出有料信息。通過上位機調(diào)整流量參數(shù)，經(jīng)過計算，轉(zhuǎn)變成對應(yīng)的控制信號發(fā)送給步進電機驅(qū)動器DM870，控制步進電機以調(diào)節(jié)流量板來改變進料流量，減低回礱率。工作過程中，通過九軸加速度角度傳感器HWT901B對谷糙分離機雙篩體的傾角進行動態(tài)采集以及上位機目標值調(diào)整，根據(jù)PLC處理器中嵌入的信息轉(zhuǎn)變模型計算傾角與目標值之間的偏差，將偏差信息轉(zhuǎn)為控制信號發(fā)送給變頻器MS300，變頻器通過控制驅(qū)動電動機的供電頻率來實現(xiàn)動態(tài)傾角調(diào)整。在視覺定位操作完成后，控制系統(tǒng)對圖像采集區(qū)域的谷糙進行分級。為了監(jiān)控谷糙分級位置并判別分級板是否在同一位置，系統(tǒng)按照流程調(diào)用算法模塊進行決策，并對接收到的定位結(jié)果發(fā)送信號，控制電機驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)以實現(xiàn)分級操作。

3.2" 數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議設(shè)計

在嵌入式研究的基礎(chǔ)上，建立嵌入式視覺定位終端與PLC控制終端之間圖像信息的連接通信，并根據(jù)實際應(yīng)用中的具體需求，設(shè)計網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議[13]，給出了一種基于Modbus協(xié)議的通信傳輸實現(xiàn)方案，其架構(gòu)如圖7所示。

在整個系統(tǒng)中，Modbus RTU協(xié)議使用RS 485物理層，將PLC控制終端作為上位機，接收嵌入式視覺終端串行發(fā)送的64 bit指令數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)遵循表3的報文格式。

而Modbus TCP采用TCP/IP協(xié)議作為通信介質(zhì)，只需要設(shè)置系統(tǒng)的IP地址、網(wǎng)關(guān)以及子網(wǎng)掩碼，即可實現(xiàn)系統(tǒng)通信[13]。觸摸屏通過傳感器監(jiān)控整個機器的部分運行狀態(tài)，并通過組態(tài)界面監(jiān)控數(shù)據(jù)、發(fā)送監(jiān)控指令，對系統(tǒng)進行實時控制。

3.3" 控制程序設(shè)計

控制系統(tǒng)選擇西門子編程軟件STEP 7?MicroWIN SMART作為控制系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境，搭建以PLC處理器為核心的控制系統(tǒng)，以LAD編寫上位機程序，進行模塊化設(shè)計[14]。主程序在循環(huán)處理中根據(jù)配置流程調(diào)用相應(yīng)的功能塊程序，如圖8所示，各模塊的功能在子程序中完成，實現(xiàn)對全過程的自動控制。

谷糙分離機啟動后，控制系統(tǒng)初始化，其中PLC啟動比上位機快，傾角數(shù)據(jù)來不及初始化，所以對PLC進行滯后初始化以限制數(shù)據(jù)。接著檢測料斗是否有料，分級板是否超出極限位置等，在滿足啟動條件后，設(shè)置主電機自動或手動模式，一般默認為自動模式，主電機啟動，雙篩體開始振動工作，并對篩體角度進行防抖。由于左右篩體所處地面的平整度或長時間積累的角度誤差會影響出料效率，因此需要進行傾角調(diào)整。在觸摸屏初始化后，分別對傾角電機和步進電機進行控制，使分級效果達到最好?？刂葡到y(tǒng)與視覺定位系統(tǒng)進行通信，發(fā)送并接收報文，以控制谷糙分級，直到下一工序結(jié)束?？刂葡到y(tǒng)工作流程圖如圖9所示。

3.4" 人機交互界面設(shè)計

人機交互界面選用TPC7032Kt觸摸屏，通過運行MCGS軟件，設(shè)計組態(tài)控制系統(tǒng)，主要包括：RS 485總線、Modbus總線外設(shè)接口部分、組態(tài)人機交互軟件實現(xiàn)人機交互和參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)檢測及控制系統(tǒng)完成集控單元信號處理、控制算法策略的實現(xiàn)。

在組態(tài)控制系統(tǒng)中采用Modbus協(xié)議和主控PLC建立通信，將組態(tài)控制系統(tǒng)分為上位機界面和下位機端，用戶通過登錄模塊進入上位機界面，對下位機端進行控制，登錄界面如圖10所示。針對控制系統(tǒng)的功能需求，設(shè)計了監(jiān)控與控制組態(tài)界面，如圖11所示。

4" 實驗與結(jié)果

為了驗證系統(tǒng)算法的控制精度和穩(wěn)定性，對被測篩面圖像的定位信息進行200次統(tǒng)計測量。由于分級位置只有[x]方向的移動自由度，所以只對[x]方向作分析，計算校正后的位置，對應(yīng)控制分級位置，相對誤差結(jié)果如圖12所示。

由圖12可知，系統(tǒng)算法的定位誤差完全在允許范圍內(nèi)，定位值十分接近實際分級位置，通過計算可得平均定位精度為96%，很好地解決了定位精度問題。

為了測試分級控制系統(tǒng)的實際性能指標，對其開發(fā)樣機MGCZ60×20×2進行實驗。啟動控制系統(tǒng)，設(shè)定50 Hz的電源頻率啟動電機，設(shè)定箱體縱向傾角為8°，橫向傾角為9.5°，驅(qū)動谷糙混合物通過進料口進入到篩面以進行分級操作。在1 h實驗時間內(nèi)，通過樣機轉(zhuǎn)向閥從特設(shè)的回礱谷出口分別取樣三次。在實驗開始后的10 min左右開始取樣，之后每隔15 min取樣一次，每次取樣兩份，每份樣品質(zhì)量約500 g左右，一份作為原始樣，即為該點的檢測樣品，一份作為平行樣，待實驗結(jié)束核對無誤后處理。

4.1" 實驗指標

將回礱谷含糙率作為評價分級控制系統(tǒng)性能的重要指標。從回礱谷檢測樣品中分別取試樣約100 g，揀出糙米、稱重，按式（6）計算：

[δs=QsQ] （6）

式中：[δs]為回礱谷含糙率；[Qs]為糙米質(zhì)量；[Q]為試樣質(zhì)量。

4.2" 實驗結(jié)果與分析

按照實驗指標的要求進行取樣，其實驗數(shù)據(jù)如表4所示。

回礱谷含糙量是指回礱谷檢測樣品中糙米的含量，回礱谷含糙率即糙米所占比例。

結(jié)果表明：回礱谷含糙量均值最大達到4.97 g，含糙率低于5%，不僅滿足谷糙分離機的性能指標，而且提高了生產(chǎn)效率與質(zhì)量。

5" 結(jié)" 語

針對傳統(tǒng)谷糙分離機存在的問題，本文提出了基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)，以嵌入式視覺系統(tǒng)實現(xiàn)完整的圖像采集和處理功能，并根據(jù)其處理輸出的分級結(jié)果，采用物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)、智能控制技術(shù)以及電機驅(qū)動控制技術(shù)，實現(xiàn)了智能調(diào)節(jié)、無人工勞力的谷糙分級裝備，具有較高的可靠性，可顯著節(jié)省人力、降低設(shè)備能耗、提高設(shè)備分級效果，提高大米生產(chǎn)加工的經(jīng)濟效益。

注：本文通訊作者為齊家敏。

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Design of husked rice grading control system based on machine vision and PLC

LI Xin1， QI Jiamin1， CHENG Hao1， WANG Yanchun2

（1. School of Mechanical Engineering， Hubei University of Arts and Sciences， Xiangyang 441053， China;

2. Hubei Hangyu Jiatai Aircraft Equipment Co.， Ltd.， Xiangyang 441025， China）

Abstract： A husked rice grading control system based on machine vision and PLC is proposed to address the drawbacks of low positioning accuracy， high cost， and limited work efficiency in the application of manual adjustment grading plates in the traditional paddy separators. An embedded visual detection platform is built， multi?level progressive fusion design is performed on the image processing algorithm for husked rice detection， and the feature grading points of husked rice is extracted. The method of linkage motor driver based on position offset achieves precise positioning of the PLC control system. By combining sensor technology and on the basis of the gravity， surface roughness， flow rate， equipment vibration frequency and tilt angle of husked rice， equipment calibration is carried out under the configuration monitoring of the upper computer， thereby achieving automation and intelligent grading of husked rice. The experimental results show that the average positioning accuracy of the husked rice grading control system is 96%， and the percent of husked rice in paddy returns to husker is less than 5%. It has good working performance and stability， can replace traditional manual mechanical operations， reduce labor costs， improve work efficiency， and increase the production efficiency of the rice production line.

Keywords： husked rice grading; embedding; machine vision; image processing; PLC; motor control; sensor; human?computer interaction

DOI：10.16652/j.issn.1004?373x.2024.09.023

引用格式：李欣，齊家敏，程昊，等.基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2024，47（9）：124?130.

收稿日期：2023?11?22"""""""""" 修回日期：2023?12?12

基金項目：襄陽市科技局重點研發(fā)項目（2022ABH006488）

李" 欣，等：基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)設(shè)計

李" 欣，等：基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)設(shè)計

李" 欣，等：基于機器視覺和PLC的谷糙分級控制系統(tǒng)設(shè)計

作者簡介：李" 欣（1998—），男，江蘇揚州人，碩士研究生，研究方向為智能制造。

齊家敏（1973—），男，湖北襄陽人，博士，副教授，主要研究方向為制造裝備集成控制。