家禽胴體影像分選技術(shù)研究新進(jìn)展

郭 峰 劉立峰2 張奎彪 劉 輝 鐘少輝

1.吉林省艾斯克機(jī)電股份有限公司智能化家禽加工 技術(shù)科技創(chuàng)新中心 吉林四平 136000 2.中科院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 吉林長(zhǎng)春 130033

市場(chǎng)上銷(xiāo)售的禽肉分割品絕大多數(shù)是以重量規(guī)格區(qū)分的，適宜重量的加工品能夠得到理想的售價(jià)。因此，家禽胴體的分割加工也是以重量為中心進(jìn)行，每一種產(chǎn)品都要經(jīng)過(guò)重量分級(jí)[1，2]。由于家禽品種的不同，養(yǎng)殖條件的不一致，飼料配方的差異化等原因，使得每一批次的家禽胴體外形，各部位重量不一致。為了得到最大的經(jīng)濟(jì)效益，加工企業(yè)在分割加工前通常對(duì)禽胴體進(jìn)行重量分級(jí)，以得到符合規(guī)定要求的分割產(chǎn)品。歐美發(fā)達(dá)國(guó)家很早就有人對(duì)禽胴體進(jìn)行分級(jí)研究。比如，STOUFFER JAMES用超聲波檢測(cè)家禽胸肌尺寸與屠體重量的比率進(jìn)行分級(jí)，由于超聲波技術(shù)檢測(cè)速度慢，15s才能獲得家禽胸肌尺寸的準(zhǔn)確信息，處理能力為240只/h，該技術(shù)不適宜用在15 000只/h加工能力的生產(chǎn)線(xiàn)[3]。一些歐美國(guó)家采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)胴體及胴體切片進(jìn)行分級(jí)取得了實(shí)用成果[4～8]?？谔铩⒐缥岬扔貌煌炼戎祷蚧叶燃?jí)閾值判讀脂肪花紋區(qū)、肌肉脂肪面積比進(jìn)行分級(jí)[9]，對(duì)現(xiàn)代的禽胴體分割質(zhì)量判定很有借鑒意義。國(guó)內(nèi)近幾年也開(kāi)始運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)禽胴體進(jìn)行分級(jí)研究。如南京農(nóng)業(yè)大學(xué)用雞胴體投影面積、雞胴體投影輪廓的長(zhǎng)度、雞胸部分高度和雞胸部分面積，這4個(gè)特征量預(yù)測(cè)雞胴體重量[10～12]。陳坤杰，楊凱[13](2015)等對(duì)雞胴體表面污染物在線(xiàn)檢測(cè)技術(shù)，為自動(dòng)分割加工禽胴體表面破損檢測(cè)提供了參考。

在實(shí)際自動(dòng)分割加工時(shí)，用禽胴體總體重量進(jìn)行分級(jí)往往判讀的禽胴體重量要比預(yù)設(shè)值小很多，可能被劃分為等外品；雞翅或雞腿有損壞，或者掛單腿，都會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)分割設(shè)備定位不準(zhǔn)確，造成嚴(yán)重的切割廢品，降低了分割品的出成率，直接影響加工企業(yè)的效益[14]。因此，還需要對(duì)禽胴體翅折損或者缺失進(jìn)行區(qū)分。本文介紹一種胴體影像分選技術(shù)，用高速視覺(jué)傳感器對(duì)高架輸送線(xiàn)上移動(dòng)的家禽胴體進(jìn)行快速掃描，掃描結(jié)果經(jīng)過(guò)影像分析系統(tǒng)的快速計(jì)算分析，對(duì)禽胴體大小、殘次品分成不同級(jí)別范圍，級(jí)別范圍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信號(hào)由分選系統(tǒng)接收后，分別傳送到指定的加工位置，根據(jù)實(shí)際要求實(shí)施不同部位的分割加工。

1 系統(tǒng)組成及工作原理

1.1 系統(tǒng)組成

家禽胴體自動(dòng)化分割設(shè)備是一條生產(chǎn)線(xiàn)，是由機(jī)械設(shè)備、電、氣、自動(dòng)控制系統(tǒng)組成的綜合載體[15]。在家禽胴體自動(dòng)化分割工序進(jìn)行之前，在懸掛輸送線(xiàn)上設(shè)置光影像掃描站和轉(zhuǎn)載或轉(zhuǎn)掛站，及輔助設(shè)施，對(duì)家禽胴體進(jìn)行分選。

家禽胴體影像分選系統(tǒng)見(jiàn)圖1。

1.1.1 展翅機(jī)

在禽胴體進(jìn)入影像采集站之前設(shè)置一臺(tái)禽胴體展翅機(jī)，其作用是能夠?qū)⑶蓦伢w翅膀關(guān)節(jié)舒展開(kāi)，有利于影像采集站采集到禽胴體效果圖形。

1.1.2 影像采集站

影像采集站由面陣圖像采集器和背光板組成(見(jiàn)圖2、3)。面陣圖像采集器和背光板分別設(shè)置在禽胴體懸掛輸送線(xiàn)的兩側(cè)。用來(lái)采集禽胴體的胸側(cè)影像或背側(cè)影像。面陣圖像采集器設(shè)置在禽胴體的胸側(cè)(胸部一側(cè))，背光板設(shè)置在背側(cè)(背部一側(cè))。面陣圖像采集器設(shè)置在禽胴體的背側(cè)(背部一側(cè))，背光板設(shè)置在胸側(cè)(胸部一側(cè))。

1.1.3 轉(zhuǎn)載站和卸載站

轉(zhuǎn)載站安裝在禽胴體懸掛輸送線(xiàn)上，設(shè)置多個(gè)轉(zhuǎn)載站，控制系統(tǒng)接收到禽胴體不同級(jí)別的信號(hào)后轉(zhuǎn)載到指定的分割懸掛輸送線(xiàn)上，并可以根據(jù)需要設(shè)定參數(shù)。不符合分割條件的禽胴體由卸載站卸下進(jìn)行特殊處理。

1.1.4 數(shù)據(jù)分析和信號(hào)控制系統(tǒng)

圖像處理系統(tǒng)用于處理影像采集站的光信息，將圖像處理系統(tǒng)形成的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理計(jì)算得出的禽胴體輪廓或重量值，并轉(zhuǎn)換成信號(hào)傳輸給PLC控制系統(tǒng)，根據(jù)設(shè)定好的形態(tài)或重量區(qū)間確定由轉(zhuǎn)載站中的一個(gè)或幾個(gè)轉(zhuǎn)載。

通過(guò)影像分析系統(tǒng)傳來(lái)的信號(hào)，控制對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)載站或轉(zhuǎn)掛站，將對(duì)應(yīng)的禽胴體自動(dòng)轉(zhuǎn)載或同步、選擇轉(zhuǎn)掛到對(duì)應(yīng)的掏膛或分割生產(chǎn)線(xiàn)上，保證了體影像分選系統(tǒng)與現(xiàn)有生產(chǎn)線(xiàn)的無(wú)縫融合，提高了工作效率。

1.2 工作原理

家禽胴體影像分選系統(tǒng)，是以懸掛輸送線(xiàn)為輸送載體，家禽胴體懸掛在家禽輸送懸掛輸送線(xiàn)的等間距掛鉤上連續(xù)運(yùn)動(dòng)，最大運(yùn)行速度可達(dá)15 000只/h。在到達(dá)影像采集站之前，先用展翅機(jī)對(duì)禽胴體進(jìn)行梳理，讓禽胴體的體位展開(kāi)，有利于影像采集站的有效工作。當(dāng)禽胴體通過(guò)影像采集站時(shí)，影像采集站采集禽胴體各部位影像數(shù)據(jù)，提取禽胴體的輪廓，形態(tài)等體征，并形成影像數(shù)據(jù)。圖像處理系統(tǒng)與影像采集站通過(guò)高速千兆網(wǎng)連接，圖像處理系統(tǒng)將影像按照分割品14個(gè)部位分解(見(jiàn)圖4)，依照建立的模型和圖像處理算法，分別計(jì)算面積與形態(tài)。再通過(guò)對(duì)比、整合各部位胸部和背部?jī)蓚?cè)的影像，分析各部位的厚度、密度等參數(shù)，建立各分割部位形態(tài)、重量的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)各分割部位的數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存的對(duì)應(yīng)家禽信息進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，得到各分割部位的計(jì)算重量，最后將各分割部位重量累加計(jì)算出禽胴體的整體重量。

對(duì)禽胴體分割品部位與數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行對(duì)比分析，數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存的對(duì)應(yīng)家禽信息包括：家禽品種信息、養(yǎng)殖期信息、飼料信息、密度信息等，并通過(guò)一定分割品數(shù)量的錄入重量修正平均值作為原始數(shù)據(jù)值，按照工藝要求進(jìn)行分級(jí)。懸掛輸送線(xiàn)運(yùn)送禽胴體到指定轉(zhuǎn)載站位置時(shí)，由控制系統(tǒng)發(fā)出指令給轉(zhuǎn)載站，該級(jí)別的禽胴體被轉(zhuǎn)載到對(duì)應(yīng)的分割懸掛輸送線(xiàn)上，完成對(duì)家禽胴體重量的分選過(guò)程。

當(dāng)禽胴體有殘損時(shí)(見(jiàn)圖5)和掛單腿時(shí)(見(jiàn)圖6)，圖像處理系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別并計(jì)算，按缺失部位預(yù)設(shè)程序執(zhí)行。當(dāng)完好部分用于分割時(shí)，禽胴體按整體重量計(jì)算，并執(zhí)行上述過(guò)程。當(dāng)有缺失部位的禽胴體用于手工分割時(shí)，在指定卸載站剔除。

在禽胴體分割加工過(guò)程中，采用了對(duì)禽類(lèi)胴體各分割部位按形狀或轉(zhuǎn)換重量進(jìn)行分級(jí)的方法，得到最優(yōu)化的分割品，顯著提高家禽加工企業(yè)產(chǎn)品的附加值，提高家禽加工企業(yè)管理水平，節(jié)約了投資和維護(hù)費(fèi)用。解決了傳統(tǒng)機(jī)械稱(chēng)重方法無(wú)法精確判明分割部位級(jí)別和禽胴體有殘損問(wèn)題。

面陣圖像采集器采用高分辨率CCD數(shù)字相機(jī)，其采集時(shí)間最高可達(dá)0.1ms，其光譜響應(yīng)范圍滿(mǎn)450nm范圍的應(yīng)用，并具有千兆網(wǎng)高速圖像數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)臒o(wú)縫鏈接技術(shù)，能夠在禽胴體通過(guò)時(shí)快速檢測(cè)并提取出通過(guò)禽胴體的影像并傳輸給圖像處理系統(tǒng)。在面陣圖像采集器的前端設(shè)有濾光片，主要通過(guò)波長(zhǎng)短于450nm的短波長(zhǎng)光線(xiàn)，而對(duì)于波長(zhǎng)大于450nm的光線(xiàn)幾乎無(wú)法通過(guò)[16]。具有短波長(zhǎng)峰值功能的背光板的尺寸幅面大于禽類(lèi)的外形尺寸，并實(shí)現(xiàn)均勻的面光源照明，既提供背光照明又充當(dāng)了影像背景作用，進(jìn)一步降低了對(duì)環(huán)境光線(xiàn)的影響。背光板的主波長(zhǎng)是430nm，與通過(guò)波長(zhǎng)短于450nm的短波長(zhǎng)光線(xiàn)的濾光片配合使用，只有背光板的光可以通過(guò)濾光片被面陣圖像采集器接受，而環(huán)境光卻被濾光片阻擋，消除了絕大部分的環(huán)光，對(duì)環(huán)境光線(xiàn)不敏感，具有抵抗環(huán)境光能力。影像采集站能夠在禽胴體高速運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)下提取禽胴體影像，當(dāng)懸掛輸送線(xiàn)運(yùn)行速度達(dá)到15 000只/h時(shí)，影像采集站每秒鐘將采集超過(guò)4個(gè)產(chǎn)品影像的速度。

本項(xiàng)技術(shù)方案沒(méi)有采用光學(xué)的暗箱。(1)禽類(lèi)滴水滴血嚴(yán)重，很快會(huì)污染暗箱，而暗箱內(nèi)部難以清理，無(wú)法達(dá)到衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)；(2)水霧、滴血對(duì)暗箱的腐蝕性強(qiáng)，暗箱的腐蝕物質(zhì)會(huì)污染禽類(lèi)，造成食品安全問(wèn)題；(3)當(dāng)懸掛輸送線(xiàn)發(fā)生故障或需要調(diào)節(jié)時(shí)，由于一部分懸掛輸送線(xiàn)位于暗箱內(nèi)部，阻擋了維護(hù)工作；(4)禽類(lèi)容易卡在暗箱內(nèi)部，發(fā)生事故；(5)暗箱在高潮濕環(huán)境下壽命受到影響[14]。

采集與分割品相對(duì)應(yīng)的多個(gè)分割部位特征量的方式，分別建立模型確定圖像處理算法，根據(jù)圖像處理算法，計(jì)算出產(chǎn)品的重量，然后根據(jù)重量進(jìn)行分級(jí)。當(dāng)雞胴體有一只雞翅缺失(見(jiàn)圖5陰影部分)，而另一只完好時(shí)，可以依據(jù)工藝要求將該雞胴體轉(zhuǎn)載到對(duì)應(yīng)的位置。影像采集站采用開(kāi)放式，無(wú)暗箱構(gòu)件，適于實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用。

光影掃描器，采用寬光譜大面積照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)，圖像采集與照明同步觸發(fā)模型，通過(guò)投影及衍射關(guān)系建立成像模型，適于不同季節(jié)、不同時(shí)間段的霧氣高濕度環(huán)境。

采用高速視覺(jué)傳感器，光機(jī)電與高速圖像數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)臒o(wú)縫鏈接技術(shù)。

根據(jù)不同要求，設(shè)置對(duì)禽胴體胸、背部進(jìn)行光掃描，除體態(tài)判別，還可以進(jìn)行質(zhì)量判別。

2 圖像處理

2.1 圖像處理設(shè)計(jì)

采用自適應(yīng)禽胴體特征提取方法，確定高效率的圖像處理加速算法。根據(jù)檢測(cè)各部位面積、重量、密度、殘次品等數(shù)值，建立禽胴體級(jí)別范圍模型。其“級(jí)別值”的設(shè)置通過(guò)換算要與實(shí)際禽體重量、密度等數(shù)值對(duì)應(yīng)。利用儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可并行分布處理、高度魯棒性和容錯(cuò)能力、分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力，提高了識(shí)別與分類(lèi)的準(zhǔn)確性和效率。

圖像處理系統(tǒng)與影像采集站通過(guò)高速千兆網(wǎng)連接[17]，能夠?qū)⒂跋癫杉静杉蓦伢w各部位影像數(shù)據(jù)，包括提取禽胴體的輪廓，形態(tài)等體征，通過(guò)禽胴體各部位的面積、形態(tài)分別建立模型確定圖像處理算法。根據(jù)圖像處理算法，計(jì)算出各部位重量及禽胴體的重量，然后根據(jù)重量進(jìn)行分級(jí)。具體方法是先將禽胴體的胸部一側(cè)影像拆分為14個(gè)分割部位，分別計(jì)算面積與形態(tài)。再將禽胴體的背部一側(cè)影像拆分為14個(gè)分割部位，分別計(jì)算面積與形態(tài)。再通過(guò)對(duì)比、綜合各部位兩側(cè)影像并分析各部位的厚度、密度等參數(shù)，建立各部位重量的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)各部位的數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存的對(duì)應(yīng)家禽信息進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，得出各部位的計(jì)算重量，最后將各部位重量累加計(jì)算，得出禽胴體的整體重量，然后按照禽胴體的重量級(jí)別設(shè)定進(jìn)行分級(jí)。

由于OpenCV提供了豐富的視覺(jué)處理算法，并且它由一系列C函數(shù)及C++類(lèi)構(gòu)成[18]，便于圖像處理程序的編寫(xiě)，所以圖像處理系統(tǒng)采用OpenCV2.4的VS2012方法。

2.2 圖像處理方法

(1)畸變校正，矯正鏡頭造成的圖像畸變，提高識(shí)別精度。方法是采用OpenCV中函數(shù)calibrateCamera，進(jìn)行標(biāo)定相機(jī)內(nèi)參和外參系數(shù)，從而消除畸變。

(2)直方圖均衡，可以使輸入圖像轉(zhuǎn)換為在灰度級(jí)分布上更加均衡的輸出圖像。

(3)中值濾波，去除孤點(diǎn)噪聲。方法是采用函數(shù)MedianBlur實(shí)現(xiàn)。

(4)歸一化，使不同光照強(qiáng)度下拍攝的物體具有一致性。尤其在陰影區(qū)和高亮區(qū)域，會(huì)消除后續(xù)識(shí)別的影響。方法是采用函數(shù)Normalize實(shí)現(xiàn)。

(5)邊緣提取，使用兩種不同的閾值分別檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣，得到清晰的禽胴體邊緣輪廓。經(jīng)過(guò)對(duì)比，采用Canny函數(shù)可以快速實(shí)現(xiàn)。

(6)圖像分割，將禽胴體與背景完全分離，只留下禽胴體的圖像信息，通過(guò)二值化處理實(shí)現(xiàn)。

(7)禽胴體特征提取，根據(jù)各分割部位分布特點(diǎn)和形態(tài)特征，將禽體的胸、腿、翅、脖等多個(gè)部位進(jìn)行圖像分割并分別標(biāo)記，同時(shí)計(jì)算每個(gè)部位面積，具體處理方法見(jiàn)2.3部分。

(8)通過(guò)分析各部位的厚度、密度等參數(shù)，建立各分割部位重量的數(shù)學(xué)模型，得到每個(gè)部位的計(jì)算權(quán)重值。

(9)根據(jù)各部位的數(shù)學(xué)模型，輸入各分割部位面積和權(quán)重值，計(jì)算出各部位的理論重量。

(10)將各部位重量累加計(jì)算出禽胴體的整體重量。

(11)按照禽體的重量級(jí)別設(shè)定，進(jìn)行分級(jí)。

應(yīng)用此方法，可以獲得精度較高的禽胴體重量預(yù)測(cè)值。其中，數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存的對(duì)應(yīng)家禽信息包括：家禽品種信息、養(yǎng)殖期信息、飼料信息、密度信息等，并通過(guò)一定分割品數(shù)量的錄入重量修正平均值作為原始數(shù)據(jù)值。

當(dāng)禽胴體有缺失部位時(shí)，圖像處理系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別并計(jì)算，按預(yù)設(shè)程序執(zhí)行；當(dāng)完好部分用于分割時(shí)，圖像處理系統(tǒng)會(huì)依照完好部分，計(jì)算出禽胴體整體重量，并執(zhí)行上述過(guò)程。當(dāng)有缺失部位的禽胴體不用于分割時(shí)，在指定轉(zhuǎn)載站位置轉(zhuǎn)載剔除(見(jiàn)圖5、圖6)。

2.3 分割圖像處理及算法

2.3.1 成像分析

由于相機(jī)鏡頭成像是有視角的，因此相同物體與鏡頭距離不同，在相機(jī)中成像的尺寸不同。同時(shí)，針對(duì)不同物體表面輪廓的成像，輪廓的差異通過(guò)光線(xiàn)的反射也能有所體現(xiàn)。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，對(duì)胴體的胸側(cè)和背側(cè)分別進(jìn)行兩次拍照，不同部位到鏡頭的距離不同，得到了需要的信息。例如胴體的尾部，在背側(cè)成像中距離相機(jī)更近，因此，形態(tài)更加明顯。同時(shí)，在背側(cè)成像中胴體腿部的輪廓線(xiàn)表現(xiàn)明顯，而胸側(cè)成像的胴體胸部輪廓曲線(xiàn)表現(xiàn)明顯，這些信息為分割模型提供了依據(jù)。

2.3.2 胸背二值化圖像

圖7是分別對(duì)禽胴體的胸側(cè)和背側(cè)成像，經(jīng)過(guò)預(yù)處理得到兩幅二值化圖像。可以看出，由于鏡頭視場(chǎng)角和表面輪廓不同，兩幅圖片的細(xì)節(jié)特征也不同。根據(jù)圖7二值化圖像分別提取圖4中14個(gè)部位圖形，胸背的提取方法略有不同。

2.3.3 減除軀干圖像

首先根據(jù)胸側(cè)二值化圖像，提取胴體軀干部分。設(shè)置胴體軀干區(qū)域圖8(1)，采用邊緣輪廓的橢圓擬合算法[18]，得到軀干的近似輪廓圖8(2)。方法是先提取區(qū)域FindContours(edges,contours,hierarchy,CV-RETR-EXTERNAL,CV-CHAIN-APPROX-NONE)，然后通過(guò)橢圓輪廓擬合FitEllipse函數(shù)，得到結(jié)果。得到軀干的近似橢圓后，從整體區(qū)域減除此區(qū)域，分離了兩個(gè)翅膀和頭部區(qū)域，見(jiàn)圖8(3)。

2.3.4 提取圖4中101、103、104部位

見(jiàn)圖9，分別求取軀干區(qū)域與左側(cè)和右側(cè)翅膀部位的連接分割線(xiàn)。分別連接兩個(gè)分割線(xiàn)的上端和下端，閉合得到區(qū)域103。根據(jù)算法第3步，103區(qū)域下邊界之下的區(qū)域，即為部位104。將軀干區(qū)域面積減去部位103，即可得到部位101。

2.3.5 提取圖4中105、106、107、112部位

根據(jù)相同算法，103區(qū)域的右側(cè)邊界，為軀干與右側(cè)翅膀的分界線(xiàn)，可得到右側(cè)翅膀區(qū)域，見(jiàn)圖10中(1)。將此區(qū)域平均分為上下兩個(gè)區(qū)域，見(jiàn)圖8中(2)。并在兩個(gè)區(qū)域分別求取最大凹拐點(diǎn)，將此兩點(diǎn)連接，將翅膀分為abcd四個(gè)區(qū)域，見(jiàn)圖10中(3)。在a區(qū)域上邊界，求取中心點(diǎn)；在d區(qū)域下邊界，求取最大凹拐點(diǎn)。將此連點(diǎn)連接，得到部位105。在b區(qū)域上邊界，求取中心點(diǎn)；在c區(qū)域下邊界，求取最大凹拐點(diǎn)。將此連點(diǎn)連接，得到部位107，見(jiàn)圖10中(4)。部位112與部位107算法相同，見(jiàn)圖10。

2.3.6 提取圖4中108、109部位

根據(jù)圖7(2)背側(cè)圖片，設(shè)置胴體的臀部區(qū)域，見(jiàn)圖11(1)。采用邊緣輪廓的橢圓擬合算法[19]，得到臀部的近似輪廓，圖11(2)。按照上述方法減除橢圓輪廓，見(jiàn)圖11(3)。在臀部輪廓上側(cè)，利用閾值分割法[20，21]，求出兩只雞腿的中間空白區(qū)域，見(jiàn)圖10(4)。在此區(qū)域，分別求出下端的兩個(gè)最大凹拐點(diǎn)。由于每只禽類(lèi)都是通過(guò)雞腳掛在懸掛鉤上，而其小腿的長(zhǎng)度差別不大，因此可以認(rèn)為雞腿在矩形框選擇區(qū)域之上為小腿部位，在矩形選擇框之內(nèi)為大腿部位。這樣，在右側(cè)凹拐點(diǎn)的右側(cè)區(qū)域，在橢圓形臀部區(qū)域與矩形選擇框之間的區(qū)域，即為部位108圖形，圖11(5)。在區(qū)域108以上、掛鉤以下的部位，即為部位109圖形，見(jiàn)圖11(6)。

2.3.7 提取圖4中其余部位

見(jiàn)圖12，按照胸側(cè)提取相同的算法，可以得到部位110、111、112、113、114圖形。已經(jīng)得到禽胴體臀部102的兩個(gè)分割點(diǎn)，通過(guò)灰度值選取，可以得到部位102圖形。這樣，就得到了所有部位的分割區(qū)域。

2.3.8計(jì)算每個(gè)部位的計(jì)算權(quán)值系數(shù)

(1)通過(guò)分割算法，計(jì)算得到一只禽類(lèi)胴體的14個(gè)部位的面積數(shù)據(jù)Sn。

(2)將此胴體稱(chēng)重，得到總質(zhì)量。

(3)將此胴體按照分割進(jìn)行剖解，得到14塊部位。

(4)分別稱(chēng)量14個(gè)部位的質(zhì)量Wn。

(5)選取任一部位的面積數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過(guò)公式。

Pn=Wn/Sn

得到每個(gè)部位的面積到質(zhì)量的權(quán)值系數(shù)Pn。

2.3.9 根據(jù)各部位面積計(jì)算胴體總質(zhì)量

通過(guò)以下公式，就可以根據(jù)14個(gè)部位的面積得到禽類(lèi)總質(zhì)量。

TS=B×(P101×S101+P102b×S102+…+P114×S114)

其中，TS是胴體總質(zhì)量，B是總質(zhì)量調(diào)節(jié)系數(shù)，一般設(shè)置為1.0，Pn是每個(gè)部位的權(quán)值系數(shù)。

2.3.10 胴體缺失判別

當(dāng)雞翅殘缺情況，如圖5所示，左右翅膀的面積差異DFW達(dá)到30%以上，判斷為雞翅殘缺。

當(dāng)掛單腿情況，如圖6所示，軀干近似輪廓的長(zhǎng)軸方向傾斜，當(dāng)傾斜角度大于10°，判斷為掛單腿情況。

3 試驗(yàn)

3.1 試驗(yàn)材料與設(shè)備

愛(ài)博益佳、羅斯M370，養(yǎng)殖期42d。

樣機(jī)試驗(yàn)見(jiàn)圖13。通過(guò)操作屏讀取數(shù)據(jù)見(jiàn)圖14。

3.2 胴體影像分選系統(tǒng)技術(shù)條件

(1)懸掛輸送線(xiàn)禽胴體間距10ich。

(2)懸掛輸送線(xiàn)速度運(yùn)行范圍10 000～15 000只/h。

(3)預(yù)冷時(shí)間90min，禽胴體吸水率8%左右。

(4)雞胴體分級(jí)：最多可設(shè)定20級(jí)，級(jí)差最小50g。

級(jí)別設(shè)定。

第一組：2 000g以下，2 000～2 500g，2 500～3 000g，3 000g以上。

第二組：1 750g以下，1 750～2 000g，2 000～2 250g，2 250～2 500g，2 500～2 750g，2 750g以上。

第三組： 2 000g以下，2 000～2 050g，2 050～2 100g，2 100～2 150g，2 150～2 200g，2 200～2 250g，2 250～2 300g，2 300～2 350g，2 350～2 400g，2 400～2 450g，2 450～2 500g，2 500～2 550g，2 550～2 600g，2 600～2 650g，2 650～2 700g，2 700～2 750g，2 750～2 800g，2 800～2 850g，2 850～2 900g，2 900g以上。

3.3 數(shù)據(jù)重復(fù)性試驗(yàn)

3.3.1 面積模式

見(jiàn)表1，在懸掛輸送線(xiàn)10 000只/h運(yùn)行速度的情況下，以胴體的投影面積作為特征值的試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

試驗(yàn)表明，重復(fù)性試驗(yàn)時(shí)，展翅機(jī)只能在第一次使用，避免過(guò)度舒展使禽胴體各部位改變形態(tài)，影響影像采集重復(fù)性數(shù)據(jù)。懸掛輸送線(xiàn)各種運(yùn)行速度的試驗(yàn)方法基本相同。

從數(shù)據(jù)可以看出，懸掛輸送線(xiàn)的運(yùn)行方向?qū)τ跋衩娣e有一定影響，懸掛輸送線(xiàn)從左至右高速運(yùn)行情況下，前方的翅尖和翅中有并攏的傾向，胸背合成計(jì)算后翅尖、翅中誤差比軀干部位大。

隨著懸掛輸送線(xiàn)運(yùn)行速度的加快，胸干、腿的部分差別不大，翅尖和翅中數(shù)據(jù)誤差逐步增大，見(jiàn)圖15。翅缺失、全翅折損、掛單腿準(zhǔn)確率100%。

面積模式的平均準(zhǔn)確率：10 000只/h，93%；12 000只/h，88%；15 000只/h，84%。

表1 面積模式重復(fù)性試驗(yàn)數(shù)據(jù)

3.3.2 重量模式

通過(guò)面積數(shù)據(jù)得出結(jié)論，以101、102、103、108、109、113、114部位為基本組合體，與重量參數(shù)對(duì)應(yīng)計(jì)算，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，測(cè)量的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比，可以得到較為適宜的重量計(jì)算數(shù)值，重量模式的平均準(zhǔn)確率82%。誤差不超過(guò)±30g。禽胴體的翅膀部分僅作為殘次品檢測(cè)用，以避免自動(dòng)化設(shè)備定位失準(zhǔn)，分割刀具使禽胴體切割成廢品或二級(jí)品。

從試驗(yàn)情況看，分4個(gè)級(jí)差比較適宜，每一個(gè)級(jí)差250g。

第三組級(jí)別太多，級(jí)差太小僅僅50g。當(dāng)翅尖、翅中的圖形參與計(jì)算時(shí)，出現(xiàn)嚴(yán)重的混級(jí)現(xiàn)象。

值得注意的是，實(shí)際應(yīng)用時(shí)應(yīng)考慮預(yù)冷工序吸水率工藝指標(biāo)。

4 結(jié)論

在家禽自動(dòng)分割前對(duì)家禽胴體規(guī)格、質(zhì)量進(jìn)行分選。在家禽自動(dòng)分割懸掛輸送線(xiàn)上設(shè)置展翅機(jī)、光影像掃描站、轉(zhuǎn)載或卸載站及輔助設(shè)施，使用光視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，提取禽胴體14個(gè)分割部位的特征量，通過(guò)投影及衍射關(guān)系建立成像模型，確定高效率的圖像處理加速算法，識(shí)別出不同級(jí)別范圍和局部損壞的禽胴體，級(jí)別范圍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信號(hào)由分選系統(tǒng)接收后將禽胴體分別傳送到指定的加工位，保證自動(dòng)化分割系統(tǒng)正常有效運(yùn)行，提高分割品質(zhì)量。最大達(dá)到15 000只/h的能力，平均準(zhǔn)確率82%，誤差不超過(guò)±30g。實(shí)際應(yīng)用時(shí)應(yīng)充分考慮分割前預(yù)冷工序禽胴體吸水率工藝指標(biāo)[22]。