（食品科学专业论文）基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究.pdf

独创性声明 y18 0h n | p 19plr l l 8 i | j | j 谢芝 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位做作者签名：鬣幻罗舐 日期：年 月日 i 分类号墅! 塑兰：垒量 u d c 学位论文 密级 编号 r e s e a r c ho no n - l i n ed e t e c t i o ns y s t e mo fd e h y d r a t e dg i n g e rb y c o m p u t e r v i s i o n 戴志强 指导教师黄星銮麴授 申请学位级别 亟专业名称金晶科堂 论文提交日期2 q q 2 生垒月论文答辩日期2 q q 2 生鱼且 学位授予单位和日期江菱盍堂2 q q 2 生鱼目 答辩委员会主席 评阅人 2 0 0 7 年6 月 一 ) 一l j 江苏人学硕士学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线枪测系统研究 摘要 生姜以肉质根供食，因含特殊的香味，可做香辛调料。亦可加工成姜干、姜 片、姜粉、姜汁和姜酒，除此以外还可作香料和药材。生姜经去皮、切片、加热 烘干后制作成脱水姜片( 物料) 。脱水姜片不仅内销还可供出口，出口则要求干爽 清洁、色白微黄、无红黑杂色、表面光滑，形状完整，味香辣，无虫口。因此， 脱水姜片在进行深加工前，要进行分选，去除不合格品和杂质，保证产品品质。 目前主要采用人工方法进行分选，人工分选时受到多方面的影响，例如人的视觉 疲劳、工作状态、环境因素等，分选的质量与效率不稳定，且劳动力成本高。因 此，改变脱水姜片的人工分选方式成为企业发展的当务之急，研制用于脱水蔬菜 在线分选的计算机视觉在线检测系统是一条很有发展前景的新途径。 本研究将计算机视觉技术应用于脱水姜片的在线分选，研制出一套实时在线 分选系统，在生产流水线上实时检测并分选出不合格脱水姜片。 设备硬件系统按照不同的功能设计为三大部分：1 ) 进料机构和输送机构：负 责物料传输：2 ) 计算机图像处理机构：利用图像传感器获取目标物的图像，用计 算机进行分析，同时完成对目标体的大小、形状、颜色、表面缺陷等特性检测， 并将检测结果信息发送给分选机构；3 ) 机械分选机构：根据接收到的延时时间和 位控信号，即每帧图像处理、分析后所得到的不合格姜片的位置坐标信息，适时 打开对应坐标点的电磁阀，相应的喷口喷射出高压空气，将不合格姜片清除到不 合格品接收箱。而没有受力的合格姜片按照原来的抛物线轨迹运动，最终到达合 格品接收箱，从而完成脱水姜片的分选。 软件设计包含软件系统总体流程设计和图像处理算法设计。整个软件系统流 程设计采用多线程技术和双缓冲技术。1 ) 多线程技术：程序主线程即用户线程， 主要支持用户操作，比如响应键盘鼠标等，辅助线程则在一帧图像周期内主要完 成图像的采集、处理和分析工作，并将分析数据发送给分选机构。2 ) 双缓冲技术： 动态序列图像的采集与处理是紧密相关的步骤，图像处理模块在处理图像前需要 等待摄像头完成一帧图像的采集工作。本研究采用双缓冲技术使程序处于不断的 图像处理、分析过程中，消除了图像处理前的等待状态。图像处理算法包括1 ) 背 江苏大学硕上学位论文 基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 景去除：脱水姜片颜色信息丰富，形状各异，且具有一定空间结构，讨论了不同 颜色空间中的不同颜色分量，选择了合理的颜色分量作为背景色，采用固定阈值 法从背景中分离出整块姜片区域；利用不同等级脱水姜片在颜色信息上的差异， 快速而准确地从整块姜片区域中提取出不合格姜片区域；2 ) 噪声去除：针对去除 背景后的图像上仍存在一些噪声，采用了一些快速而稳定的去噪声方法。3 ) 图像 分析：主要指目标体特征参数的提取，包括位置参数、面积参数和重心参数等， 以及目标匹配和定位。目标匹配的目的是为了寻找到不合格姜片区域所在的整块 姜片区域，再以整块姜片区域的重心进行定位，精确计算出每帧图像的位控信号 和延时触发时间，提高分选的准确性。 系统设计的技术指标为分选出的成品姜片中不合格姜片的含量小于5 ，不合 格姜片中夹带好的姜片小于1 0 。实验结果表明，分选出的合格姜片中含有不合 格品为4 5 ，不合格姜片中含有合格品为8 4 ，达到预定指标要求。 目前，计算机视觉在线检测技术在脱水蔬菜自动分选中的研究大多处于理论 阶段，在实际生产中的应用报道比较少。本研究开发的脱水姜片在线检测系统功 能齐全，人机交互界面友好，操作方便、快捷，分选速度和精度达到预定指标， 可望在实际生产过程中代替人工分选，为实现传统农业装备的智能化、促进现代 农业发展起到积极作用。 关键词：脱水姜片，计算机视觉，在线分选 一 嘎 一- k + 一 、 一 ， 江苏大学硕士学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 a b s t r a c t g i n g e ri s t h eu n d e r g r o u n dr h i z o m ew i t hf i r m ，s t r i a t e dt e x t u r e g i n g e ra d d sa s p e c i a lf l a v o ra n dz e s t st of o o df o ri t sf l a g r a n c y , p u n g e n c y , a n ds p i c y g i n g e rr o o th a s b e e nu s e da sc h i n e s em e d i c i n ef o rm a n yc e n t u r i e s i tc a na l s ob em a d ea sd e h y g r a t e d g i n g e ra f t e rb e i n gp e e l e do f f , s l i c e du pa n dd r i e d d e h y g r a t e dg i n g e ri sl i k e dv e r ym u c h b yc h i n e s ep e o p l e ，i na d d i t i o ni t sv e r yp o p u l a ri no v e r s e am a r k e t s w h e ni t 8e x p o r t e d t of o r e i g nc o u n t r i e s ，i ts h o u l db ew i t hp e r f e c ta p p e r a n c ea n do fg o o dq u a l i t y t h e r e f o r e ， c o r r e c tc l a s s i f i c a t i o ni sn e c e s s a r y f o ra l lt i m e s ，c l a s s i f i c a t i o no fd e h y g r a t e dg i n g e ri s p e r f o r m e db yh u m a n 丽ml o we f f i c i e n c ya n di n s t a b i l i t y t h i sp a p e rp r e s e n t sa no n l i n e s y s t e mb a s e do nc o m p u t e rv i s i o nf o rt h ec l a s s i f i c a t i o no fd e h y g r a t e dg i n g e r , w h i c h m a k e sd e h y g r a t e dg i n g e rc l a s s i f i c a t i o nq u i c ka n de f f e c t i v e l y t h eh a r d w a r eo fe q u i p m e n ts y s t e mc o n s i s t so ft h r e ed i f f e r e n tp a r t sd e p e n d i n go n t h e i rf u n c t i o n s 1 ) t h es e t u po ft r a n s p o r t a t i o ni si nc h a r g eo fm a t e r i e lt r a n s m i s s i o n 2 ) t h ec o m p u t e rv i s i o ni su s e dt o 口a bi m a g e sb yc c dc a m e r a ，a n dt op r o c e s si m a g i n g ， e x t r a c t if e a t u r e so fd e h y g r a t e dg i n g e ri n c l u d i n gs i z e ，f i g u r e ，c o l o ra n de x t e r n a ld e f e c t s 3 ) t h em e c h a n i c a lc o m p o n e n ti sd e s i g n e dt oe j e c t st h eu n q u a l i f i e dm a t e r i a l si n t ot h e w a s t eb o xb a s e do ns o m ef e a t u r e se x t r a c t i n gb yt h ec o m p u t e rv i s i o n t h es o f t w a r es y s t e mi n c l u d e st h ef l o wc h a r to ft h es y s t e ma n di m a g ep r o c e s s i n g a l g o r i t h m s t h ef l o wc h a r to ft h es y s t e ma d o p t sm u l t i t h r e a d i n ga n dd o u b l e b u f f e r i n g t e c h n i q u e s 1 ) m u l t i t h r e a d i n gi sd e s i g n e da st h em a i nt h r e a do ft h ep r o c e s s ，m a i n l y s u p p o r t su s e r so p e r a t i o ns u c h 勰r e s p o n d i n gf r o mk e y b o a r do rm o u s e ，w h i c hi sa l s o c a l l e dt h eu s e r st h r e a d t h ea s s i s t a n tt h r e a dm a i n l ys u p p o r t si m a g ea l g o r i t h m ss u c ha s i m a g eg r a b i n ga n dp m c e s s i n g 2 ) d o u b l e - b u f f e r i n g ：t h eo p e r a t i o n si n c l u d i n gd y n a m i c i m a g eg r a b i n ga n dp r o c e s s i n ga r ec o n s i s t e n ts t e p s ，a n dt h ed e s i g no fd o u b l e b u f f e r i n g d e a l sw i t ht h ep r o b l e mo fw a i t i n gs t a t eb e f o r ei m a g ep r o c e s s i n g i m a g ep r o c e s s i n g a l g o r i t h m si n c l u d e s ：1 ) b a c k g r o u n dr e m o v i n g ：i m a g eb a c k g r o u n di sr e l a t i v e l y c o m p l i c a t e d t h i sp a p e rh a sa t t e m p t e ds o m ed i f f e r e n tc o l o rs y s t e m s ，a n da d o p t st h e 缸e dt h r e s h o l da l g o r i t h mt or e m o v et h ei m a g eb a c k g r o u n d 2 ) n o i s e sr e m o v i n g ：t h e r e a r es t i l ls o m en o i s e si ni m a g ea f t e rr e m o v i n gb a c k g r o u n d ，t h e r e f o r e ，af a s ta n ds t e a d y a l g o r i t h mw a sa p p l i e d t oe l i m i n a t ei m a g en o i s e s 3 ) i m a g ea n a l y s i s e x t r a c ts o m e f e a t u r e so fd e h y d r a t e d g i n g e ri m a g ei n c l u d i n gp o s i t i o n ，a r e aa n db a r y c e n t e r t h e n l 江苏大学硕十学位论文 p u 甲o o fo b j e c tm a t c h i n gi s t of i n dt h e u n q u a l i f i e dd e h y d r a t e dg i n g e r f i n a l l y , t h e w a sp o s i t i o n e da g a i nt oi m p r o v et h ea c c u r a c yo fc l a s s i f i c a t i o n a tp r e s e n t ，t h er e s e a r c ho no n l i n ec l a s s i f i c a t i o no fd e h y d r a t e dv e g e t a b l eb a s e do n c o m p u t e rv i s i o ni sa tt h es t a g eo fe x p e r i m e n t a lr e s e a r c h f e we x a m p l e so fa p p l i c a t i o ni n p r a c t i c eh a v eb e e nr e p o r t e d t h eo n l i n ec l a s s i f i c a t i o ne q u i p m e n to fd e h y d r a t e dg i n g e r d e s i n g e db yu si sw e l lf u n c t i o n e d ，a n dt h ei n t e r f a c ei sv e r yf r i e n d l y t h ee x p e r i m e n t s h o w e dt h a tt h es p e e d ，p r e c i s i o n ，a n ds t a b i l i t yo ft h i se q u i p m e n tc o u l dm e e tt h ed e m a n d o fo n - l i n ed e t e c t i o n t h es y s t e mc o u l db er e c o m m a n d e da sap o t e n t i a l l yv a l u a b l et o o l f o ro t h e r v e g e t a b l ec l a s s i f i c a t i o n k e y w o r d s ：d e h y d r a t i o ng i n g e r ；c o m p u t e rv i s i o n ；o n l i n ed e t e c t i o n i v 一 i 江苏大学硕士学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 第一章 1 1 1 2 1 3 1 4 第二章 目录 绪论。1 研究的目的和意义1 国内外研究现状。2 本研究的主要内容5 本章小结5 在线检测系统硬件机构设计一6 2 1 在线检测硬件系统总体结构一6 2 2 计算机图像处理机构7 2 2 1 照明设计7 2 2 2 摄像头选型8 2 2 3 采集卡配置1 2 2 3 4 触发控制。1 4 2 3 物料传送机构1 4 2 3 1 进料机构1 5 2 3 2 输送机构1 5 2 4 机械分选机构1 5 2 4 1 喷嘴。1 6 6 2 4 2电磁阀1 7 2 4 3i o 控制卡1 8 2 4 4 空气压缩机1 8 2 4 5 物料接收箱1 9 2 5 本章小结。1 9 第三章在线检测系统软件结构设计。2 0 3 1 软件结构的总体流程设计2 0 3 1 1 基于多线程技术的结构设计2 2 3 1 2 基于双缓冲技术的模块设计2 2 3 2 高质量动态序列图像研究2 4 3 2 1 数字图像成像原理2 4 3 2 2 图像转换与校正2 5 3 3 图像预处理研究2 8 3 3 1 基于颜色特征的图像信息分析2 8 江苏人学硕上学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 3 3 2 背景去除3 2 3 3 3 目标体分割3 8 3 3 4 噪声去除3 8 3 4 图像特征参数提取4 2 3 4 1 线性标记法4 2 3 4 2 面积参数提取4 7 3 4 3 位置坐标参数提取4 8 3 4 4 重心参数提取4 9 3 5 目标定位4 9 3 5 1 摄像头标定。5 0 3 5 2 目标匹配与定位5 1 3 6 系统运行效率与数据实时存储5 2 3 6 1 系统运行效率5 2 3 6 2 数据实时存储与分析5 3 3 7 本章小结5 5 第四章脱水姜片在线分选实验。5 6 4 1 实验原料5 6 4 2 分选实验与结果分析5 6 第五章结论与展望。5 8 1 改谢。6 0 参考文献6 1 在读期间发表论文。甜 v i 卜 江苏大学硕士学位论文 基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 1 1 研究的目的和意义 第一章绪论 生姜又名姜、黄姜，以肉质根供食，除含碳水化合物、蛋白质外，还含有姜 辣素。因含有特殊的香味，可做香辛调料，亦可加工成姜干、姜粉、姜汁、姜酒 等。在肉类烹调中，加入生姜或制品，对肉类有增味、嫩化、去腥、去膻、增鲜、 添香、护色、清口等功效和作用。除此以外还可作药材，有健胃、除湿、祛寒的 作用，在医药上是良好的解毒剂【1 1 。英国研制出以生姜为主要原料的降血脂新药即 将问世；丹麦研制出的生姜胶囊，据称其效果远优于一般的晕车药，并无任何副 作用；德国经研究发现，生姜汁液在一定程度上可以抑制癌细胞的生长f 2 】。近年来， 国际市场生姜需求转旺，交易红火，特别是块茎肥大、辛辣味浓、肉质细嫩、含 硫量低的生姜品种在海外备受欢迎，供不应求，中国生姜扩大出1 3 正逢好时机【3 】。 生姜是我国大宗出口商品，分布广，全国著名的生姜品种有广州的疏轮大肉 姜、密轮细肉姜、湖北的枣阳生姜、贵州遵义的白姜、云南玉溪和陕西汉中的黄 姜、四川的犍为姜和东北的丹东姜【4 】。目前，我国生姜年产量为世界第一，高达 6 0 余万吨，而生姜制品的年产量在1 0 0 0 吨左右，其中出口生姜制品仅为几十吨【5 】。 造成我国生姜制品出口比例小的主要原因，一是生姜品种少，特别是国际市场上 比较畅销的生姜品种不多；另一个主要原因是生姜加工工艺落后，各个环节基本 上都是人力操作，机械化程度低，难以实施规范化管理，导致生姜制品质量不稳 定，品质不高，在国际市场上的竞争力不强。例如，在进行深加工前需筛选出合 格姜片，目前我国主要靠人工进行分选，劳动量大、生产率低，无法实施严格的 分选标准，精度低，结果一致性差，致使产品质量不高。据不完全统计，我国每 年生产的生姜制品中，因混入异色姜片和其他杂质而导致的质量不合格达一半以 上。因此，研制出新的机械化设备用以代替人工分选成为必然趋势。目前，随着 计算机视觉行业的不断发展和人们对日常食用品外观品质的逐渐重视，利用计算 机视觉对农产品外观品质进行检测研究的报道越来越多。计算机视觉在线检测技 术具有非接触性、速度快、柔性好等突出优点，本研究将其应用于脱水姜片的实 时在线分选，提高分选效率，使分选结果更具客观性、一致性。 江苏人学硕上学位论文基于计算机视觉的 1 2 国内外研究现状 一、计算机视觉概述 计算机视觉就是用计算机代替人眼来对客观世界的事物 别，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行 外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和 统的典型工作过程为：通过图像摄取装置，采集目标事物的 用的图像处理计算机；计算机调用专用的分析工具软件对图 出被检测对象是否符合预设要求的结论；根据“合格”或“不合格”信号，执行机构会 对被检测物体做出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列的连 续处理。计算机视觉系统可快速获取大量信息、自动进行数据处理，易于同设计 信息及加工控制信息集成，大幅提高生产的柔性和自动化程度。在大批量工业生 产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用计算机视觉检测方法 可以大大提高生产效率和自动化程度，被广泛应用于工况监测、成品检验和质量 控制等领域。 二、国内外研究现状 日本、美国等国家从上个世纪七十年代就开始在农业计算机视觉方面进行研 究，涉及领域主要包括农产品自动化收获和农产品品质鉴定等方面【2 1 。这期间比 较有代表性的有：1 9 8 9 年，m i l l e r b k 等【1 3 】研制了一套检测和分级新鲜市售桃的彩 色机器视觉系统，当桃子在输送带上通过照明箱时采集桃子的彩色数字化图像， 并通过将桃子的实际颜色和不同成熟度桃子的标准颜色相比较来确定桃子的成熟 度，结果表明，机器视觉成熟度检测的结果与人工检测结果的吻合度为5 4 ，机 器视觉检测的表面着色面积与人工检测的着色面积的相关系数为9 2 。1 9 9 2 年， h o w a r t h m s 等【1 4 1 利用f r e e m a n 链码求出了萝卜的外形曲率曲线，并用非线性最小 二乘法将萝卜根部的曲率曲线近似为只用6 个参数描述的曲线，根据这6 个参数， 构建一个能根据萝卜根部外形将其分成从锐到钝的5 个等级的b a y e s 决策函数，分 级准确率达到8 6 。同年，v a n d e v o o r e n 等1 1 5 】利用机器视觉技术测定了蘑菇的各种 形态学特征，用圆度( c i r c u l a r i t y ) 、弯曲能量_ ( b e n d i n g e n e r g y ) 、球形度( s p h e r i c i t y ) 和偏心距0 巳c c e n t r i c i 锣) 等来描述蘑菇的形状特征。1 9 9 4 年d o m e n e c ha s e n s i ，g 等【1 6 1 提出通过颜色识别对同种产品不同种类食品的蔬菜罐头按照大小和品质进行分 2 江苏大学硕士学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 类。1 9 9 5 年，t a o y 1 1 7 】研制成功t m e f l i n g 高速高频机器视觉水果分级系统，并论述 了该系统所涉及到的各种技术环节，包括频谱增强、彩色图像分析、噪声过滤与 变换等技术，提出了具体的设计要求，该机的生产率为4 4 t h ，可用于苹果、桔子、 桃子、西红柿及其他水果的分级。1 9 9 7 年，n i b 等【1 8 】为了区分凸形冠顶、光滑凹 形冠顶和非光滑凹形冠顶玉米子粒，找到了一种不用结构光而通过图像处理的方 法获得玉米籽粒的三维信息的可行技术，并发现不同形状的玉米籽粒其图像灰度 曲线有明显的差异，该系统的平均检测精度与人工检测相仿，约为8 7 ，所需时 间为1 5 - - - 1 8 s 粒，离实际应用还有较大的距离。2 0 0 1 年p l a ，e 等【1 9 1 提出了水果和 蔬菜的分布式自动分级系统，可以控制1 到1 0 个输送带，它包含了红外、彩色和 紫外三种图像，检测速度有待提高，且成本相当高；2 0 0 2 年b a r a n y a i ，l 等 2 0 l 通过 图像处理技术比较番茄、蘑菇和苹果表面颜色的变化发现根据颜色的纹理信息可 以识别水果和蔬菜的成熟度和缺陷。同年，f e r n a n d e z ，c 等【2 1 】研制了一套腌制水果、 蔬菜的自动视觉分级系统，主要局限性在于需要人工在线操作，经济效益低。s o r t e x 公司【2 2 】研制了n i a g a r a 系列的水果和蔬菜的分选机并应用于实际生产，分选速度快、 检测精度高，但设备成本较高，国内中小型企业难以承担。 在国内，利用计算机视觉技术进行农产品自动化检测的研究与发达国家相比， 起步较晚，主要有江苏大学、浙江大学、中国农业大学、吉林工业大学等高校开 展了不少研究工作，经过我国科学工作者的多年努力，取得了不少成果。1 9 8 9 年 江苏工学院方如明老师【2 3 1 对大米爆腰程度进行了检测。1 9 9 7 年，吉林工业大学的 杨秀坤等弘l 提出利用计算机视觉对果实表面缺陷进行检测的方法，先对果实图像 进行滤波、增强等预处理，然后根据像素颜色值，利用自适应特征聚类神经网络 和模糊加权决策树相结合的方法对果实表面缺陷进行检测，实验结果认为该方法 优于传统的检测方法。1 9 9 9 年，江苏理工大学黄星奕等陋】建立了一个双重结构的 神经网络分类器，用机器视觉获取胚芽米图像，从中提取米粒的物理特征作为网 络分类器的输入进行训练，实现了留胚率的自动检测，检测结果表明该方法准确 率较高并有鲁棒性。1 9 9 9 年，吉林工业大学的张书慧等【硐开发了苹果、桃等农副 产品品质检测与分级系统，该系统包括种类选择、图像采集、预处理、特征检测、 自动分级、结果输出等模块，通过对1 0 0 个红富士苹果进行实验，认为在相应图像 数据库建立的前提下，可以实现对农副产品的检测与分级，属于静态分级机构， 3 江苏大学硕七学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 无法达到实时在线检测的要求。2 0 0 0 年，江苏大学的蔡健荣等阳开发的烟叶质量 分选系统采集系统进行定标，控制光感度，对图像进行从r g b 模型到孟赛尔模型 的转换，依据颜色曲线选取1 8 0 个特征参数，利用神经网络进行学习和分类；对不 同地区的烟叶进行了多次检测，结果表明，该系统性能稳定，与人工评判吻合率 在8 0 以上，半数在9 0 以上。2 0 0 2 年，中国农业大学的冯斌【2 8 1 进行了较系统的 苹果分级研究。他根据动态图像采集系统的要求，提出了动态图像采集、定位、 分割等处理过程。但文中通过求得苹果的形心来确定轴向的算法是假设苹果形状 对称且处于理想位置，没有考虑到实际生产中苹果的位置和形状的不确定性，从 而导致一些算法与实际脱节。中国上海技术物理研究所【2 9 】根据市场需要研制了一 台自动识别农作物种子色泽的色选机，该分选机集光机电技术和计算机技术于一 体，工作时，农作物种子通过振动筛由输送带传递并获得一定的速度，然后脱离 输送带，在抛物线运动轨迹处接受c c d 摄像头的探测，根据设定信号的上下阈值， 适时打开对应区域的电磁阀，相应的喷口喷射出压缩空气，将异色种子或杂质清 除到不良种子存放箱，而没有受力的良好种子的按照原来的运动轨迹到达正常种 子存放箱。该设备的图像采集、处理与分析和分选动作全部集中在种子运动状态 不稳定的一段抛物线轨迹上进行，从而使分选的精度难以得到保证。方建军等例 研制的基于机器视觉的板栗实时分级系统，只能对板栗大小进行分级，没有对其 表面品质和缺陷进行检测的功能，而且分级效率受图像处理速度的限制。陈文涛、 钟先信等f 3 1 】开发的烟草异物在线检测系统，通过采用互补色增强烟草异物色度法、 对内存直接操作和双缓冲等技术从理论上实现了对烟草异物的在线检测。2 0 0 4 年， 浙江大学应义斌、饶秀勤等p 2 1 对群体水果动态图像的获取方法进行了研究。江苏 大学李剑等【3 3 】利用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的 颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法，通过贝叶斯决策方法建 立识别分类器，识别正确率达n 8 8 3 以上。江苏大学赵志华等【蚓采用旋转工作台 对苹果进行在线检测，检测方法和速度有待提高。2 0 0 5 年，盛伟等【3 5 】对动态序列 图像的苹果外观品质在线检测与分级进行了研究，根据苹果的大小、形状、颜色、 缺陷四个特征进行分级。2 0 0 6 年，江苏大学魏海丽等【3 6 】根据脱水大蒜片的颜色特 征，通过采用高速图像处理技术和多线程技术，研究了脱水大蒜片分选技术，但 稳定性和分选精度仍有待改进。 4 江苏大学硕士学位论文 基于计算机视觉的脱水姜片在线枪测系统研究 1 3 本研究的主要内容 本研究是镇江市产学科研项目，旨在利用计算机视觉在线检测技术开发脱水 姜片在线分选设备。为实现最终的在线分选目标，从对设备软硬件资源的要求出 发，具体研究内容如下： 1 ) 为建立视觉系统选择合适的计算机图像处理机构，包括采集卡、摄像头和 光源等。 2 ) 高效机械装置的设计，该装置能根据接收到的数据及时、准确地分选出不 合格物料：该装置本身应具有易维护、结构简单、可靠性高、能长期使用等特点。 3 ) 整个软件系统的结构框架和处理流程设计。 4 l 快速、高效的图像处理算法设计。 5 ) 系统稳定性研究。 1 4 本章小结 叙述了本研究的目的和意义，介绍了计算机视觉在线检测技术在农产品检测 中的国内外研究现状以及本研究的主要内容。 5 江苏大学硕上学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 第二章在线检测系统硬件机构设计 根据实际生产要求，脱水姜片在线检测系统要求能实时检测出生产流水线上 的不合格脱水姜片，并及时通过分选机构将不合格脱水姜片剔除出去。因此，整 个在线检测系统设计分为在线检测硬件机构设计和在线检测软件系统设计。硬件 机构的设计主要分为物料传送机构、计算机图像处理机构和机械分选机构三部分。 2 1 在线检测硬件系统总体结构 图2 1 脱水姜片在线分选系统结构图 在线检测硬件系统总体结构如图2 1 所示。进料机构控制物料的流量，输送机 构保证物料在输送过程中运动状态的稳定性；计算机图像处理机构主要负责对流 水线上的物料进行连续采集与处理、分析；分选机构根据计算机视觉系统发送的 数据准确剔除不合格物料。 物料由进料口进入，通过振动料斗均匀地平铺在匀速运动的水平输送带上。 当物料随输送带进入摄像头视野时，摄像头进行图像采集。视场照明采用发光效 率高、方向性好、稳定的l e d 光源。为提高采集的图像质量，减少不稳定因素的 影响，例如外界噪声、光强等，整个照明系统设置成光箱式环境。采集的视频信 号在数字摄像头中完加转换后通过图像采集卡输入计算机。计算机图像处理机 构首先对获取的图像转换成彩色图像，再对彩色图像进行各种图像预处理，包括 6 江苏大学硕士学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线枪测系统研究 背景去除、目标体分离和消除噪声等；然后计算目标体的面积、位置坐标和重心 坐标等参数；最后，计算出图像上不合格脱水姜片的位控信号和延时触发时间， 并发送给机械分选机构。经延时后，使位控信号所对应电磁阀开启，压缩空气射 入沿传送带横向等距分布的喷嘴，喷嘴产生的高压空气将对应坐标点的不合格姜 片吹入废料箱，合格姜片因具有一定速度，沿抛物线轨迹自动进入成品箱，完成 在线分选。 2 2 计算机图像处理机构 计算机图像处理机构是整套系统的主要组成部分，主要完成图像信息提取、 处理和分析工作。设计时主要涉及光源的选择、光箱的布置、摄像头的选型、采 集卡的配置等。这些部件构成一个有机整体，协调完成图像的采集、处理和分析。 2 2 1 照明设计 照明设计是计算机图像处理机构设计的重要环节【3 7 1 ，不同计算机图像处理机 构的照明要求是不一样的，因为影响照明效果的因素非常多，例如光的强度、颜 色、均匀性、光源的结构、大小、照射方式以及被测物体的光学特性、距离、物 体大小、背景特性等。本研究中，照明设计主要考虑三方面因素：目标物及其背 景的光反射和传送特性、光源的种类和特性以及光源的结构。本研究的目标物为 脱水姜片，照射到脱水姜片表面上的光从各个方向散射出去，散射光在某个角度 范围内形成，同时取决于入射光的角度。因此，本研究采用正面照射，摄像头垂 直于输送带，光源布局如图2 2 所示。 图2 2 光源、摄像头布置图 光源种类很多，计算机图像处理机构中应用较多的主要有卤素灯、荧光灯、 l e d ( l i g h te m i t t i n gd i o d e ，发光二极管) 灯等，它们的主要特性如表2 1 所示。 卤素灯是热光源，光照强但产生的光带有桔黄色，发热量高，导致使用寿命比较 7 、 江苏大学硕上学位论文 基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 短。高频荧光灯虽价格低廉，但光能随着使用时间的增加会下降，没有l e d 等光 源稳定，不适合作为视觉系统光源长期使用。目前一个明显的发展趋势是采用l e d 光源，因为l e d 光源的主要颜色分为红、蓝、绿和白四种，另外还有橙色、红外、 紫外等，能满足各种不同场合的要求；同时，l e d 光源最大的优点是发光效率高、 响应速度快、体积小、发热少、功耗低、发光稳定、寿命长、易于组装和维护。 本研究采用l e d 光源，在增强待测目标边缘清晰度、消除阴影和抵消外界杂光的 同时，将待测物区域与背景区分开。 表2 1 几种主要光源比较 为尽量减少不同环境光和各种噪声对图像采集信号的影响，本研究将l e d 光 源和摄像头放置在光箱中，使每次图像采集时的外部条件尽量保持一致。 2 2 2 摄像头选型 摄像头是计算机图像处理机构获取图像信息的主要部件，选择合适的摄像头 是采集高质量图像的关键。摄像头将处理目标体的光信号转换为被称为视频信号 的电信号，如果是数字摄像头，再将这个信号a d 转换成数字信号，并送到处理器 后即可处理、分析和识别物体。摄像头在进行选择时主要考虑种类和分辨率、帧 速率以及总数据率等特征参数。 一、目前摄像头种类繁多，按照内部传感器的不同有c c d 摄像头和c m o s 摄 像头；按照采集到的颜色信息有单色摄像头和彩色摄像头：按照信号的不同传输 方式有模拟摄像头和数字摄像头。 1 、c c d ( 电荷耦合器件，c h a r g ec o u p l e dd e v i c e ) 摄像头的突出特点p 8 】是以 电荷作为信号，而不同于其它的大多数器件是以电流或电压为信号，它的基本功 8 江苏大学硕l 学位论文 基于计算机视觉的脱水姜片在线检测系统研究 能是以信号电荷的产生、存储、传输和检测；与c c d 摄像头相比，虽然c m o s 摄像头有着诸如工艺简单、成本低廉、低功耗、系统整合性好、区域读取图像灵 活等诸多优点，但由于生产工艺上的差距，c m o s 目前在去除噪声及灵敏度方面 仍逊于c c d ，因此使得c m o s 摄像头现在处于民用阶段，本研究要求摄像头采集 的图像尽量含有比较少的噪声，同时对信号要敏感，反应快，因此本研究选择c c d 摄像头。 表2 2c c d 和c m o s 特点、性能比较 2 、目前市场上有一种彩色摄像头是在c c d 芯片前加彩色滤波器，例如使用一三 棱镜组，将图像分为r g b 三个基本图像，分别投影到三片c c d 芯片上，获取r g b 三幅图像的视频信号，这种结构被称为三晶片彩色摄像头，如图2 3 所示，它能够 获取较高质量的图像，但是结构复杂，价格昂贵，一般不适合工业应用：多数彩 色c c d 摄像头所采用的技术是在单一传感器前装一系列彩色滤片，从而令不同色 彩的光进入到不同c c d 点像素中去，也就是说不同像素中所感受到的只是某一种 单色光的灰度，然后利用软件方法结合当前像素周边的像素值计算当前像素的 r g b 分量，但是就目i j 的生产工艺来说，由于使用滤片使得彩色摄像头的灵敏度 远低于单色摄像头，同时由于彩色摄像头中的像素只是“存放，一种色光的灰度值， 因此彩色摄像头的分辨率也远远不及单色摄像头，这便使得彩色摄像头只能用于 需要“色彩认识”的系统，还不能被普通使用于高精度的测量、定位等系统，而本研 究脱水姜片的运动速度很快，要求摄像头具有较高的精度和分辨率，因此采用单 色摄像头。 9 江苏大学硕上学位论文基于计算机视觉的脱水姜片在线枪测系统研究 图2 3 三晶片彩色摄像头示意图 3 、数字摄像头只是在模拟信号摄像头中增加了a d 转换，也就是说在数字信号摄 像头中，采集到的模拟信号自传感器输出后，在摄像头内部就被数字化了，数字 化之后的图像可直接被计算机所接受；模拟摄像头的成本一般上低于数字信号摄 像头。但是在除噪、速度方面则比数字信号摄像头来得差。数字摄像头除了在去 除噪声以及速度方面优于模拟信号摄像头外，由于是数字信号传输方式，因此在 计算机中所得到的由数字信号摄像头拍出的图像，更加“逼真”。而且，数字摄像头 在分辨率及成像速度方面有更多选择。 因此，本研究采用单色数字c c d 摄像头。 二、摄像头的特征参数主要包括分辨率、帧速率和总数据率等。分辨率是图像 传感器的重要特征，主要用于衡量摄像头对物像明暗细节的分辨能力；帧速率指 图像传感器从开始扫描到输出新的满帧信号所需的时间，此参数对高速图像采集 系统非常重要；总数据率则是用来衡量摄像头数据传输能力。 l 、摄像头分辨率指能够分辨的黑白相间的线数m ，它与采样脉冲的密度密切 相关，通常摄像头的水平分辨率为m = k z ，其中z 为水平方向视频有效区域内采样 的点数；k 值为0 5 - - 1 之间的常数，k 的取值取决于对图像分辨率要求的高低，通 常为0 7 5 ，因此摄像头的水平分辨率通常为m = 0 7 5 z 。因此，当选择了一定分辨 率的镜头后，c c d