基于卷積神經網絡的香梨分揀系統

摘 要：傳統人工分揀水果的方式下存在人力成本偏高、工作效率偏低的問題。為此，設計了一種基于卷積神經網絡的香梨分揀系統。通過圖像識別技術實現對香梨品質的篩選，采用YOLOv2算法對香梨大小進行分級，并配合機械臂自動裝箱；同時該系統還具備實時查看分揀數據的功能，從而有效提高分揀效率，降低人工成本。系統融合了人工智能視覺技術和機械臂的高級算法，標志著香梨分揀系統向新型水果行業分揀發展趨勢邁進。此外，該分揀系統的成功應用也為其在蔬果分揀領域的推廣提供了可能。

關鍵詞：人工智能；分揀系統；圖像識別；YOLOv2算法；機械臂；卷積神經網絡

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）11-0-03

0 引 言

我國是水果生產大國，每年各種水果的產量能達到數千萬噸。隨著經濟的發展和人們生活水平的提高，消費者對高品質水果的需求日益增加。傳統的人工分揀方式逐漸難以滿足消費者的需求。近年來，國家推出一系列政策大力扶持水果行業的發展，說明果業已成為我國農業發展的重點之一。最新資料顯示，我國勞動力成本持續上漲已成為不可逆的趨勢。鑒于中國是全球最大的水果消費市場，水果企業轉變分揀方式已成為一種必然趨勢。

目前，國內水果分揀主要依賴人工方式，依據大小、外觀等因素進行分級裝箱，這一方式極大地增加了企業和農戶的人力成本，工作效率較低。隨著圖像識別技術的發展，尤其是卷積神經網絡在農業領域中的運用，為解決以上問題提供了方向。針對水果篩選、分級及裝箱過程中存在的效率低下等問題，本文提出了一種基于卷積神經網絡的香梨分揀系統，可實現對香梨品質的識別、對香梨大小進行分級和將香梨自動裝箱，此分揀系統有望推廣到其他蔬果分揀領域。

1 系統的硬件組成結構

本系統分為圖像采集裝置和機械夾取裝置2部分，總體硬件結構如圖1所示。

圖像采集處理裝置以STM32F407VET6單片機為核心，搭載K210、OV5642攝像頭、OLED顯示屏、SYN6288語音播報模塊、nRF24L01無線通信模塊，并將ESP8266作為數據云傳輸的通信模塊[1-2]。

機械夾取輸送裝置以STM32F103C8T6單片機為核心，搭載nRF24L01無線通信模塊、紅外傳感器、減速電機和由DS3115舵機驅動的機械臂[3]。

為了使系統數據傳輸更加穩定可靠，圖像采集處理裝置采用了STM32F407VET6芯片。該芯片內置ARM 32位CortexTM-M4 CPU with FPU（浮點運算單元），其自適應實時加速器（ART-Accelerator）使得主頻達到168 MHz，能夠提供210 DMIPS的性能，即1.25 DMIPS/MHz的計算能力，支持帶硬件DSP指令集，支持3種低功耗模式：Sleep（睡眠）、Stop（停機）、Standby（待機）。機械夾取輸送裝置采用STM32F103C8T6芯片，該芯片內核采用ARM 32位 CortexTM-M3處理器，主頻達到72 MHz，性能高達90 DMIPS，相當于1.25 DMIPS/MHz的計算能力，支持低功耗睡眠模式，芯片配備了充足的內置閃存存儲器，運行速率快，系統反應時間短，能夠滿足本設計的要求。

1.1 自動篩選香梨品質

本系統的圖像采集處理裝置采用OV5642攝像頭對香梨進行圖像采集識別[4]，如圖2所示；采集的畫面由K210芯片進行處理，并通過串口通信將識別結果發送給主控制器STM32F407VET6，主控制器會通過nRF24L01發送給STM32F103C8T6單片機[5]；此時機械臂夾取輸送裝置的主控制器會控制機械臂進行2次翻轉，進而實現全方位識別。若水果的3面都不發霉，則將其放回原來的位置；若識別出水果發霉，則通過機械臂夾取放進存放發霉水果的盒子里。

1.2 自主分級和自動裝箱

本系統的機械臂夾取裝置負責對檢測完好的香梨進行進一步傳送。當STM32F103C8T6收到數據后會控制減速直流電機將香梨傳送到另外一個攝像頭處進行再次識別；通過YOLOv2算法對香梨邊緣進行計算分析，比較方框的大小，將結果通過串口通信發送給主控制器STM32F407VET6；主控制器收到數據后，將其發送給STM32F103C8T6。如果香梨屬于一級，則通過機械臂夾取放進一級香梨的盒子里；如果香梨屬于二級，則放進二級香梨的盒子里[6]。香梨級別檢測如圖3所示。

1.3 自動播報與顯示

本系統在進行香梨級別分配時，STM32F407VET6會將識別的結果發送給SYN6288模塊，系統會自動播報出香梨的級別，OLED顯示屏也會實時顯示當天的分揀數據[7]。

1.4 物聯網遠程查詢

采用本系統對香梨進行分揀后，圖像采集處理裝置主控制器會將數據發送給ESP8266模塊，隨后ESP8266會將數據發送給網頁，網頁則根據變量名更新相關數據。網頁通過HTML和CSS語言搭建[8]，如圖4所示。通過不斷優化程序設計，并利用JavaScript語言實現每秒向ESP8266模塊發送一次數據請求的功能。用戶只需通過手機端或電腦端訪問設定的網址，即可實時查詢當天的分揀數據。

2 軟件設計與實現

2.1 分揀系統自動篩選香梨品質

本系統通過單片機對各模塊進行初始化；隨后，輸送裝置將香梨傳送至第一個攝像頭處進行圖像采集；采集到的畫面由K210芯片進行處理。在此過程中，機械臂會對香梨進行2次翻轉，以實現全方位識別。若香梨3面都不發霉，則將其放回原來的位置；若識別出發霉，則通過機械臂夾取放進存放發霉香梨的盒子里。分揀系統自動篩選香梨品質的流程如圖5所示。

2.2 分揀系統自主分級和自動裝箱

本系統會對檢測完好的香梨進一步識別其大小。通過YOLOv2算法處理香梨邊緣數據，從而比較出香梨的大小。如果香梨屬于一級，則通過機械臂將其夾進一級香梨的盒子里；如果香梨屬于二級，則放進二級香梨的盒子里。分揀系統自主分級和自動裝箱流程如圖6所示。

2.3 分揀系統自動播報與實時顯示

本系統在正常運行狀態下會自動播報香梨的級別，并且OLED顯示屏也會實時顯示當天的分揀數據。分揀系統自動播報與實時顯示流程如圖7所示。

2.4 物聯網遠程查詢分揀數據

分揀系統中圖像采集處理裝置的主控制器STM32F407VET6首先對各模塊進行初始化，并將當天的分揀數據通過串口發送給ESP8266。用戶可通過手機端或者電腦端訪問網址進入香梨分揀系統，實時查詢當天的分揀數據。物聯網遠程查詢分揀數據的流程如圖8所示。

3 實驗結果

系統實物如圖9所示，其中采用定制的木板搭建整體框架，采用定制的傳送帶作為運輸香梨的工具[9]。首先對硬件進行測試，確保整體硬件不會出現短路等情況，且各個模塊能夠正常工作；再進行整體的程序設計。把主控芯片的控制程序下載到硬件中，觀察每個部分是否能夠正常工作。若哪個模塊有問題就修改對應模塊的程序，修改完成后再次測試，直到問題解決。

通過不斷地進行模型訓練，將系統的識別率提高至95%左右；經過多次調試，系統能夠成功且準確地將識別的結果通過串口通信發送到主控制器STM32F407VET6。

通過不斷改進和優化YOLOv2算法，計算出香梨外圍方框的面積；經過多次調試，找出一級和二級方框面積的臨界點，從而實現自主分級。

通過MATLAB計算機械臂的角度，當分揀系統上電后，不斷觀察機械臂運行的狀態，多次調整角度參數，最終確保機械臂能夠準確夾取香梨并自動裝箱[10]。

利用HTML和CSS語言不斷優化程序設計；經過多次調試，成功實現在手機端或電腦端通過訪問設定的網址即可進入香梨分揀系統的界面。

4 結 語

針對現階段水果行業采用的分揀方式不能很好地滿足企業和消費者的需求這一問題，本文設計開發了香梨分揀系統，利用圖像識別技術實現對香梨品質的篩選，采用YOLOv2算法對香梨大小進行分級，并配合機械臂自動裝箱。用戶還可以實時查看分揀數據。該系統具有識別準確率高、效率高、實時性強、可擴展性強等優點。本文設計的系統融合了人工智能視覺技術以及機械臂的高級算法，使香梨分揀系統向新型水果行業分揀發展方向邁進。該分揀系統具有較大的推廣價值。

參考文獻

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[10]劉靖，丁祎，劉海娜，等.基于MATLAB的雙機械臂協調軌跡規劃與協調控制[J].內燃機與配件，2023（4）：58-60.

作者簡介：蔡榕坤（2002—），男，廣東揭陽人，研究方向為單片機與嵌入式系統。

黃志雄（2001—），男，廣東韶關人，研究方向為單片機與嵌入式系統。

彭健豪（2002—），男，廣東河源人，研究方向為單片機與嵌入式系統。

收稿日期：2023-05-30 修回日期：2023-06-28

基金項目：廣東省大學生創新創業訓練計劃項目（S202210582242）