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        基于機器視覺的自動包裝破損檢測系統
        來源:www.bentarrant.com2019年04月01日

         

        摘要:針對目前國內食品人工包裝生產線的弊端,提出了一種基于機器視覺與單片機控制的低成本、高效率的智能包裝系統。由工業相機進行圖像采集,用MATLAB軟件進行目標識別定位,以實現拾取機械手快速分揀與自動包裝。該平臺具有清潔安全、控制簡單、易于調試、可靠性高等特點,在食品自動化生產領域有一定的市場前景。
         
        關鍵詞:機器視覺;單片機;自動包裝;系統設計
         
        0 引言
        現階段,國內大多數食品生產廠家由人工對食品進行分揀,這種作業方式極易影響食品質量,無法保證食品安全性;同時難以避免工人高強度作業造成的錯裝、漏裝現象,生產率低,成本高。為此,本文利用機器視覺檢測技術設計了一種新型食品包裝平臺,通過MATLAB圖像處理技術對食品進行識別定位,使機械手對無規則放置的食品快速分揀以剔除缺陷產品,以便進行自動包裝。利用該平臺可保證作業結果的準確性,在很大程度上提升生產廠家的經濟效益與生產效率。
         
        1、食品自動包裝平臺的工作原理及硬件組成
         
        基于機器視覺的食品包裝平臺最重要的功能是通過圖像處理方式對食品進行識別,圖1為基于機器視覺的食品包裝平臺的工作流程圖。
         
        基于機器視覺的食品包裝平臺的工作流程
        圖1 基于機器視覺的食品包裝平臺的工作流程
         
        無規則排列的待包裝食品在上料傳送帶上通過拍攝區域時,工業相機對其進行拍攝,拍攝結果經PC機進行圖形運算處理抽取目標特征。對于檢測完好的食品,單片機控制拾放機械手對目標快速拾取,并依次排列于枕式包裝機的送料裝置內進行自動包裝。檢測到有破損的目標由傳送帶送入廢品回收站,予以剔除。
         
        該包裝平臺整體機械構架如圖2所示,包括控制系統、圖像拍攝處理系統和通信接口等??刂葡到y由單片機及其控制下的拾放機械手、上料傳送帶和枕式包裝機組成。圖像拍攝裝置由CCD工業相機、照明光源組成。圖像處理任務由PC機完成,由MATLAB GUI編寫的控制系統軟件負責通信。
        包裝平臺整體機械構架
         
        1-待包裝食品;2-工業相機;3-拾取機械手;4-廢品收集箱;
        5-已包裝成品收集箱;6-枕式包裝機;7-上料傳送帶
         
        圖2 包裝平臺整體機械構架
         
        2、控制系統
         
        PC機作為該系統的上位機,選用STC89C52RC作為下位機,其內部集成的雙全工性異步通信串口可用作UART(通用異步收發器)。采用RS-232總線進行上、下位機間的串口通信,按照通信協議設置波特率為9 600,數據位為8位,停止位為1位,無奇偶校驗位。
         
        本文采用MATLAB中斷方法操作串口實現通信。限于篇幅文中未給出詳細參數配置與回調函數編程源代碼。利用MATLAB GUI工具搭建了可視化的人機交互界面,如圖3所示,包括參數設置區、數據編輯區和圖像拍攝區。工作人員可對工作狀態進行實時監控,根據檢測目標、生產任務進行人為參數調整。
         
        PC機對圖像進行數據格式轉換,進而將坐標點數據寫入下位機的SBUF緩存器。坐標數據經主控芯片換算成機械手在X、Y、Z方向的脈沖分量,控制機械手到達準確位置拾取食品。每完成一次拾放,枕式包裝機執行一次步進式包裝??刂葡到y框圖如圖4所示。
         
        3、圖像處理系統
         
        近年來MATLAB在圖像處理領域獲得普遍青睞,緣由便在于其簡便的語法結構、強大的可視化處理功能。本文基于MATLAB實現圖像處理的復雜算法(以某品牌蛋類芯餅為例)。
         
        3.1 圖像處理流程
         
        圖像處理流程圖如圖5所示。
         
        圖像處理流程
        圖3 人機交互界面 圖4 控制系統框圖 圖5 圖像處理流程
         
        3.2 形態學運算
         
        圖6為圖像處理前、后對比。圖6(a)為實際采樣圖,由于拍攝環境因素的干擾,實際采樣圖中存在目標邊界模糊、對比度低等問題,故需進行圖像預處理以提高后續特征抽取的可靠性。圖6(b)為灰度化圖像,此處使用MATLAB軟件在圖像灰度化處理的基礎上,建立像素點灰度分布直方圖,并根據像素點灰度分布直方圖統計結果,選取恰當分割值對灰度圖像進行二值化處理(im2bw),顯著改善了目標邊界的對比度,如圖6(c)所示。針對二值化圖像,本文在MATLAB中利用中值濾波(medfilt2)、膨脹(imdilate)腐蝕(imerode)、孔洞填充(imfill)等函數運算對其進行處理,經處理后噪點、光斑被完全過濾且目標邊界清晰,處理效果如圖6(d)所示。
         
        圖像處理效果對比
        圖6 處理效果對比
         
        3.3 目標及坐標位置提取
         
        為達到剔除破損樣品的目的,要解決的關鍵問題是如何準確獲取目標的位置。對于二值化圖像,MATLAB提供了計算圖形質心坐標與前景面積的函數(regionprops)。此算法首先標記圖像矩陣的各連通區域,再求取各區域的前景面積與質心坐標;逐一比較各連通區域前景面積后,排除破損目標(偏離理想面積6%以上)后,對合格目標的質心坐標予以提取。檢測結果通過串行口發送給單片機控制拾取機械手進行實時分揀。
         
        4、結論
         
        本文基于MATLAB的圖像圖形處理技術設計了食品智能包裝平臺,與傳統的包裝方式相比,節約了大量人力和時間,設備具有成本低、效率高等優點,能夠代替國內部分食品生產廠家的人工生產線,有利于自動化生產。但設計中仍存有不足,如對不同形狀、規格的樣品如何設計更合理的合格品篩選算法,以提高設備的柔性和剔除精度。
         

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