周煒明,許 娜
(河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河南 南陽 473000)
果農(nóng)采摘水果后,需要根據(jù)水果的大小、色澤、瑕疵等分成不同級別出售,這種分類一般只能憑肉眼觀察進行手工挑選,重復(fù)性高,效率非常低。另外,水果外銷的種類、數(shù)量逐年增加,為開發(fā)廣大的市場及提高銷售價格,水果分級愈精細愈好。為了解決以上問題,設(shè)計了一套基于工業(yè)4.0的智能式香梨分級機自動控制系統(tǒng),能夠根據(jù)香梨的果徑、顏色和瑕疵將香梨進行分級。
隨著電子通訊、集成電路、醫(yī)療科技、新型材料技術(shù)、汽車電子和自動化設(shè)備的發(fā)展,新時代的工業(yè)革命正拉開序幕。為了在此次革命中搶占先機,德國率先提出了“工業(yè)4.0”項目。該項目作為德國政府《高技術(shù)戰(zhàn)略2020》之一,主要目的是提倡該國在新工業(yè)革命時期開展高新技術(shù)研究。其描述了以物理信息融合系統(tǒng)作為支撐、以網(wǎng)絡(luò)實體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為核心的第四次工業(yè)革命。
“工業(yè)4.0”的實質(zhì)是在物理信息融合系統(tǒng)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)智能制造和控制。在生產(chǎn)制造方面,主要是結(jié)合嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集和處理,并同意互聯(lián)網(wǎng)對整個制造過程進行實時性和精準性的遠程控制。在生產(chǎn)管理方面,主要是利用網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云服務(wù)器、控制管理軟件等技術(shù)實現(xiàn)對物理設(shè)備的信息獲取、實時通訊和遠程控制等?!肮I(yè)4.0”包括“智能工廠”“智能生產(chǎn)”“智能物流”三大主題,技術(shù)框架如圖1所示。
圖1 工業(yè)4.0技術(shù)框架Fig.1 Industrial 4.0 technical framework
1)智能工廠:主要研究智能化生產(chǎn)制造系統(tǒng),實現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化、生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化及生產(chǎn)現(xiàn)場無人化等先進技術(shù)應(yīng)用,建立以大數(shù)據(jù)和通訊網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的智能化工廠。
2)智能生產(chǎn):主要是針對企業(yè)生產(chǎn)過程中原材料、物料運輸及機器操作等流程,采用智能化的方式去管理,省去中間復(fù)雜的生產(chǎn)調(diào)度過程,讓管理者更容易把控整個工業(yè)過程。
3)智能物流:利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和集成智能控制技術(shù),使物流系統(tǒng)具備思維、感知和學(xué)習的能力,能自覺整合物流資源,提高物流資源供應(yīng)的效率。
工業(yè)4.0背景下的智能系統(tǒng)需要集成大量的電子控制裝置,這些都是一些常用的嵌入式系統(tǒng)。目前,隨著嵌入式技術(shù)的發(fā)展,其在鞏固傳統(tǒng)的應(yīng)用基礎(chǔ)上,也在探索新興市場,如物聯(lián)網(wǎng)這樣的新興技術(shù)。本文在工業(yè)4.0背景下,采用嵌入式ARM平臺,開發(fā)和設(shè)計了智能式香梨分級機自動控制系統(tǒng)。香梨分級機自動控制系統(tǒng)包含圖像采集系統(tǒng)、ARM控制系統(tǒng)、輸送裝置和分級裝置等4部分,如圖2所示。
圖2 香梨分級機自動控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 The structure diagram of automatic control system for fragrant pear grade
香梨分級機自動控制系統(tǒng)工作原理為:香梨從機器喂料口進入并滑落至輸送裝置上,移動至圖像處理系統(tǒng)區(qū)域時,CCD攝像頭獲取香梨的圖像信息,所有的香梨圖像經(jīng)過解碼處理后發(fā)送給ARM控制系統(tǒng);ARM控制系統(tǒng)根據(jù)各種圖像處理算法,對香梨圖像進行圖像增強、空間域濾波、圖像平滑、中值濾波和圖像銳化等處理,然后根據(jù)檢測結(jié)果并按照香梨顏色、瑕疵和直徑進行分選識別,確定各個香梨的的級別;最后,將分級結(jié)果作為分級信號發(fā)送給分級執(zhí)行機構(gòu),由分級裝置實現(xiàn)分級。
香梨分級機自動控制系統(tǒng)需要通過CCD攝像頭獲取香梨的圖像信息,還需要ARM控制器對采集到的圖像信息進行處理和存儲,對芯片運算和處理速度要求較高。因此,本文采用TI公司Sitara系列的AM5728處理器,其采用雙Cortex-A15核,并集成兩個數(shù)字信號處理器C66x子系統(tǒng)和雙Cortex-M4的圖像處理系統(tǒng),主頻為1 500MHz,處理效率處理高。該芯片包含1個POWERVR的SGX544雙核3D圖形處理單元子系統(tǒng)及1個Vivante的GV329核2D圖形加速子系統(tǒng),另外還具備豐富的互聯(lián)外圍設(shè)備,包括USB3.0、USB2.0、SATA 2、Gigabit以太網(wǎng)交換接口和PCI/PCIe接口等。系統(tǒng)硬件框架如圖3所示。
圖3 系統(tǒng)硬件框架圖Fig.3 The framework diagram of system hardware
圖像采集系統(tǒng)采用大恒圖像公司最新的水星 (MERCURY)系列的MER-231-41GM/C-P攝像頭,如圖4所示。該攝像頭可以通過100Mbit/s以太網(wǎng)接口與AM5728處理器相接,實現(xiàn)香梨圖像的快速、準確采集。水星 (MERCURY)系列攝像頭采用 Sony IMX249 CMOS感光芯片,通過GigE數(shù)據(jù)接口進行圖像數(shù)據(jù)的傳輸,支持Power over Ethernet,并集成I/O (GPIO) 接口,提供線纜鎖緊裝置,能穩(wěn)定工作在各種惡劣環(huán)境下,具有較高的可靠性和性價比。圖像采集系統(tǒng)采用雙LED照明,可為系統(tǒng)提供穩(wěn)定、可靠的均勻光照。
圖4 MER-231-41GM/C-P攝像頭Fig.4 MER-231-41GM/C-P camera
人機交互界面采用6.4的TFT顯示屏,顏色色深為262K,輸入信號為VGA/AV,可視角度為(H)160°/(V)90°,具備多掃描功能,能夠自動識別輸入信號分辨率,并為操作人員提供良好的交互體驗。
香梨分級自動控制系統(tǒng)的軟件設(shè)計采用Processor SDK RTOS開發(fā)環(huán)境進行軟件編程。Processor SDK RTOS是統(tǒng)一的軟件平臺,適用于 TI 嵌入式處理器,設(shè)置簡單,提供開箱即用的基準測試和演示,涵蓋了編譯、仿真等功能。程序采用C語言和模塊子系統(tǒng)的方式進行軟件的編寫開發(fā),大大提高了程序開發(fā)的效率。香梨分級自動控制系統(tǒng)軟件主程序流程如圖5所示。
圖5 香梨分級自動控制系統(tǒng)軟件主程序流程圖Fig.5 The software master program flow chart of automatic control system of fragrant pear
系統(tǒng)軟件采用NTSC,以5幀/s的速度采集香梨圖像,假設(shè)1/5s香梨在傳送裝置上的距離為d。若香梨的左邊像素離圖像邊界的距離大于d時,表示該香梨為新進入的香梨;當左邊香梨的像素位置x滿足0 《中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標準》梨外觀等級標準如表1所示。通過對香梨果徑、顏色和瑕疵的檢測和判斷,可以實現(xiàn)對香梨的分級。 表1 香梨分級標準Table 1 The classification standard for fragrant pear 根據(jù)香梨分級標準,設(shè)定好控制系統(tǒng)的成熟度指標參數(shù),當參數(shù)大于相應(yīng)的設(shè)定值時,香梨運行到相應(yīng)的通道被分級執(zhí)行機構(gòu)推入分級通道,實現(xiàn)分級。若香梨位于各個通道前,而分級執(zhí)行機構(gòu)沒有動作時,香梨則沿著輸送裝置繼續(xù)前行,進入次品箱。香梨大小分級流程如圖6所示。 圖6 香梨大小分選過程Fig.6 The process of separating the size of fragrant pear 在香梨果徑計算識別過程中,實際上是通過圖像處理技術(shù)求出香梨最大橫切面直徑。香梨果徑識別算法流程如圖7所示。 圖7 香梨果徑識別算法流程圖Fig.7 The flow chart of pear diameter identification algorithm 香梨果徑識別算法最重要的步驟是邊緣特征提取,包括空間濾波和邊界處理等過程。 1)空間濾波。香梨果徑識別的前提是要準確提取出整個香梨的圖像邊界,因此首先需要對圖像進行空間濾波處理,即對圖像中的每一點(x,y)進行如下兩步操作:①對預(yù)先定義的以(x,y)為中心的鄰域內(nèi)像素進行計算;②將第1步的結(jié)果作為(x,y)的新坐標值。 將圖像進行簡單處理后,則建立一個3×3像素灰度的模板融合進去,然后進行空間領(lǐng)域。香梨空間濾波示意如圖8所示。 圖8 香梨空間濾波示意圖Fig.8 The spatial filtering sketch diagram of fragrant pear 圖8中,濾波過程就是在圖像f(x,y)中逐點移動,是模板中心與點(x,y)重合,然后在濾波模板中采用加權(quán)模式,對模板的相應(yīng)值R進行計算,即 R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+ w(-1,0)f(x-1,y)+ …+w(1,1)f(x+1,y+1) (1) 一般情況下,對于一個大小為m×n的模板,m=2a+1,n=2b+1,a,b均為正整數(shù),且最小尺寸為3×3,則可以將濾波操作形式表示為 (2) 對于大小為m×n的圖像,將x=0,1,2,…,m-1和y=0,1,2,…,n-1代入,即可完成對圖像的處理,得到新的圖像g。 2)邊界處理。本算法采用收縮處理的方法,對香梨圖像進行了二值分割,然后利用八鄰域鏈碼邊界追蹤方法,提取出邊緣點序列q(xi,yi),i=1,…,n。由于香梨果軸兩側(cè)對稱,因此確定果軸后便可以得到最大的橫截面積。具體實現(xiàn)過程步驟如下: (1)求香梨圖像形心。通過邊緣點序列q(xi,yi)求出香梨圖像質(zhì)心坐標,即 (3) (4) (2)確定果軸。通過步驟(1)求出香梨圖像形心后,可以繼續(xù)根據(jù)邊緣像素到形心的半徑序列p(i);然后從p(i)中選擇出所有的偶數(shù)點,得到r(j)序列,j=1,…,m。取q=1, …,m/2,由q將r(j)分為兩個序列,計算q左右對應(yīng)的半徑差的絕對值和為 (5) 得到香梨圖像形心和果軸點后,取垂直于果軸且過形心點的直線,該線與邊緣的兩個交點間的距離就是果徑直徑d,則 d=[(x1-x2)2+(y1-y2)2]1/2 (6) 為測試開發(fā)的智能式香梨分級機自動控制系統(tǒng)的效果,驗證其是否符合設(shè)計要求,將已經(jīng)求出的香梨大小分級算法導(dǎo)入香梨分級機進行驗證。根據(jù)香梨的果徑、顏色及瑕疵,將香梨分為優(yōu)等品、一等品、二等品和三等品。試驗中,選取1 000個香梨進行3次實際測試,結(jié)果如表2所示。 表2 試驗結(jié)果Table 2 Test result 在試驗的1 000個樣品中,測試3次的正確分級數(shù)均超過930個,即正確率都在93%以上;且系統(tǒng)效率高,在1s便可以完成1個香梨的檢測、分級和包裝,能夠較快地完成任務(wù)。 首先對工業(yè)4.0技術(shù)進行了闡述,然后對香梨分級機進行了整體設(shè)計,最后利用研究出的香梨大小分級及算法,實現(xiàn)了香梨分級機自動控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用八鄰域鏈碼邊界追蹤方法,實現(xiàn)了對水果圖像邊緣的提取,并通過邊緣特征提取可以計算出香梨果徑。試驗結(jié)果表明:系統(tǒng)正確分級數(shù)均超過930個,即正確率都在93%以上,且系統(tǒng)效率高,具有廣闊的市場空間。3 香梨大小分級及算法
3.1 香梨大小分級標準
3.2 香梨大小分級流程
3.3 香梨大小分級流算法
4 系統(tǒng)實驗與結(jié)果分析
5 結(jié)論