鯰魚(yú)自適應(yīng)去頭加工機(jī)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

李晨陽(yáng) 單慧勇 張程皓 田云臣 衛(wèi) 勇

(1. 天津農(nóng)學(xué)院工程技術(shù)學(xué)院，天津 300384； 2. 天津農(nóng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津 300384)

中國(guó)淡水資源豐富，是淡水漁業(yè)最為發(fā)達(dá)的國(guó)家。傳統(tǒng)大宗淡水魚(yú)前處理加工主要包括致昏、分級(jí)與定向、“三去”(去鱗、去頭尾、去內(nèi)臟)、切片等環(huán)節(jié)，其加工質(zhì)量直接影響淡水魚(yú)后續(xù)加工和產(chǎn)品品質(zhì)[1]。Hansen等[2-3]采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)依據(jù)魚(yú)體的幾何參數(shù)將魚(yú)體布置在目標(biāo)位置，用計(jì)算機(jī)控制機(jī)械手進(jìn)行去頭尾加工，但國(guó)外魚(yú)類加工大多為海水魚(yú)，其設(shè)備不適應(yīng)于淡水魚(yú)加工。中國(guó)的魚(yú)類去頭加工設(shè)備已基本實(shí)現(xiàn)機(jī)械化，但自動(dòng)化程度較低。陳慶余等[4]搭建了機(jī)械去頭加工試驗(yàn)平臺(tái)，運(yùn)用圓盤(pán)刀進(jìn)行魚(yú)頭切割，極大地提高了生產(chǎn)效率。張帆[5]研制了利用氣動(dòng)機(jī)構(gòu)去頭的試驗(yàn)平臺(tái)，其采用仿形設(shè)計(jì)刀具，減小了切割魚(yú)頭所需動(dòng)力。鄒偉[6]提出了一種連續(xù)式去頭尾裝置。上述方案實(shí)現(xiàn)了機(jī)械化去頭步驟，但對(duì)頭部切割位置無(wú)法進(jìn)行自動(dòng)化控制。李楷模等[7]提出了一種視覺(jué)引導(dǎo)淡水魚(yú)自動(dòng)去頭尾系統(tǒng)方案，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)淡水魚(yú)頭、尾的準(zhǔn)確定位，并應(yīng)用PLC實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確對(duì)刀及自動(dòng)完成去魚(yú)頭尾作業(yè)，但其加工效率較低，不能實(shí)現(xiàn)流水線上連續(xù)的機(jī)械化加工。

目前，在結(jié)合先進(jìn)計(jì)算機(jī)應(yīng)用理論與技術(shù)的基礎(chǔ)上，與淡水魚(yú)前處理加工工序相關(guān)的魚(yú)類識(shí)別與分級(jí)、魚(yú)體定向等技術(shù)均獲得了進(jìn)一步發(fā)展[8-9]。研究擬以鯰魚(yú)為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)去頭加工機(jī)?；跈C(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)流水線魚(yú)體進(jìn)行識(shí)別，將魚(yú)頭蓋骨末端定義為魚(yú)頭切割軌跡線，設(shè)計(jì)自適應(yīng)調(diào)整裝置對(duì)魚(yú)體位置進(jìn)行調(diào)整，使用圓盤(pán)切割刀進(jìn)行去頭作業(yè)，同時(shí)為實(shí)現(xiàn)可視化控制，設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面，為構(gòu)建中國(guó)淡水魚(yú)前加工處理流水線提供依據(jù)。

1 鯰魚(yú)形體參數(shù)及摩擦特性試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)裝置與測(cè)量方法

鯰魚(yú)體表無(wú)鱗，多黏液，頭扁口闊，身體柔軟，其體型特征見(jiàn)圖1。為確定加工機(jī)零部件參數(shù)，選用30條同一批次(1.5±0.3) kg的新鮮鯰魚(yú)作為試驗(yàn)樣本，將鯰魚(yú)擊暈，并對(duì)其形體特征的多個(gè)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量。

圖1 鯰魚(yú)體型特征示意圖Figure 1 Schematic diagram of catfish body characteristics

測(cè)量時(shí)將魚(yú)體平放，人工輔助將魚(yú)頭尾拉直進(jìn)行測(cè)量，為減少誤差，每條魚(yú)各參數(shù)進(jìn)行3次測(cè)量取平均值，具體測(cè)量指標(biāo)為魚(yú)體全長(zhǎng)L1、頭長(zhǎng)L2、尾長(zhǎng)L3、體高L4、體寬L5、體重M，體長(zhǎng)L6與腹長(zhǎng)L7由式(1)、式(2)計(jì)算得出。

L6=L1-L3，

(1)

L7=L6-L2。

(2)

鯰魚(yú)摩擦系數(shù)測(cè)量裝置主要由計(jì)算機(jī)、拉力傳感器、細(xì)繩、輸送帶等組成[10]，主體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1. 計(jì)算機(jī) 2. 數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換器 3. 拉力傳感器 4. 傳送帶5. 細(xì)繩 6. 輸送帶 7. 推桿電機(jī) 8. 推板圖2 魚(yú)體摩擦系數(shù)測(cè)量裝置Figure 2 Fish body friction coefficient measuring device

測(cè)量裝置傳送系統(tǒng)由伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)，輸送帶為光滑皮帶，拉力傳感器固定在傳送帶輸送前側(cè)與傳送帶水平高度一致的工作臺(tái)面上。拉力傳感器選取QLTSC型稱重傳感器(量程0～5 kg)；拉力傳感器數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換裝置采用QL-AJ90型高速轉(zhuǎn)換模塊，采樣速率為50次/s，通訊方式為RS-485通訊，通過(guò)計(jì)算機(jī)讀取拉力數(shù)據(jù)。推桿電機(jī)固定在傳送帶左側(cè)與傳送帶水平高度一致的工作臺(tái)面上，推板固定于推桿電機(jī)前端。

為測(cè)定魚(yú)體在不同輸送帶表面的摩擦特性，選取食品加工業(yè)中常用的3種不同表面的輸送帶：草坪紋皮帶、光滑皮帶與不銹鋼鏈板(見(jiàn)圖3)。

圖3 輸送帶表面結(jié)構(gòu)Figure 3 Conveyor belt surface structure

在進(jìn)行摩擦系數(shù)測(cè)定時(shí)，由于傳送帶本身為光滑皮帶，故在試驗(yàn)前，將草坪紋皮帶與不銹鋼鏈板分別固定于傳送帶上，將魚(yú)體擊暈后稱重，同時(shí)保持魚(yú)體表面濕滑放置于試驗(yàn)輸送帶表面，將細(xì)繩一端從魚(yú)嘴中穿過(guò)，另一端與拉力傳感器相連。測(cè)量時(shí)，傳送帶以10 cm/s勻速運(yùn)轉(zhuǎn)，記錄拉力傳感器數(shù)值，計(jì)算魚(yú)體在不同傳送帶表面摩擦力，每條魚(yú)進(jìn)行3次試驗(yàn)取平均值。摩擦力測(cè)量后進(jìn)行魚(yú)體推動(dòng)扭曲試驗(yàn)，控制推桿電機(jī)推動(dòng)速度保持一致，利用推桿電機(jī)推動(dòng)頭尾線垂直于輸送帶輸送方向的魚(yú)體，觀察魚(yú)體是否發(fā)生彎曲形變。

1.2 試驗(yàn)結(jié)果

對(duì)30條鯰魚(yú)進(jìn)行參數(shù)統(tǒng)計(jì)，魚(yú)體平均重量為1.48 kg， 而且魚(yú)體頭長(zhǎng)、體寬、體高呈正態(tài)分布(圖4)，魚(yú)頭長(zhǎng)度的主要分布區(qū)間為12.5～14.5 cm，魚(yú)體寬度的主要分布區(qū)間為7.8～9.2 cm，魚(yú)體高度的主要分布區(qū)間為7.5～8.5 cm，故在裝置零部件的具體參數(shù)設(shè)計(jì)中，需要綜合考慮上述形體參數(shù)極值范圍。同時(shí)通過(guò)試驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，不同體長(zhǎng)、體重的鯰魚(yú)魚(yú)體頭蓋骨曲線差異較小，在去頭機(jī)加工自適應(yīng)定位過(guò)程中，可以依據(jù)頭蓋骨曲線進(jìn)行頭部切割線定位。

圖4 魚(yú)體參數(shù)正態(tài)分布圖Figure 4 Normal distribution of fish body parameters

由表1可知，魚(yú)體在不銹鋼鏈板上摩擦系數(shù)最小，故利用不銹鋼鏈板作為輸送帶有利于自適應(yīng)調(diào)整，但魚(yú)體與輸送帶間較小的摩擦力又會(huì)使得切割?yuàn)A持輸送過(guò)程中魚(yú)體出現(xiàn)偏移現(xiàn)象，后續(xù)進(jìn)行樣機(jī)試驗(yàn)時(shí)綜合考慮兩者的不同需求，從而選取最佳的輸送帶方案。

表1 魚(yú)體在不同輸送帶表面試驗(yàn)結(jié)果Table 1 Experimental results of fish on different conveyor belt surfaces

2 基于機(jī)器視覺(jué)的魚(yú)頭切割線定位

圖像采集系統(tǒng)(見(jiàn)圖5)主要由圖像采集箱、相機(jī)、環(huán)形燈及計(jì)算機(jī)等組成。為了準(zhǔn)確獲得魚(yú)體完整特性、降低相機(jī)拍攝不準(zhǔn)確使得采集圖片產(chǎn)生畸變，以相機(jī)成像對(duì)魚(yú)體圖像位置和幾何位置進(jìn)行標(biāo)定[11]，得到較好的魚(yú)體采集圖像。利用Matlab 2018b軟件進(jìn)行魚(yú)體圖像處理，魚(yú)頭切割線定位處理流程如圖6所示。

圖5 圖像采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure 5 Structure diagram of image acquisition system

圖6 魚(yú)頭切割線定位處理流程Figure 6 Fish head cutting line positioning processing flow

2.1 魚(yú)體輪廓信息提取

將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過(guò)程稱為灰度化處理。一般灰度化處理的方法有最大值法、平均值法和加權(quán)平均值法等。Matlab中利用rgb2gray函數(shù)可實(shí)現(xiàn)采用加權(quán)平均值法的灰度化處理，其中原始圖像如圖7(a)所示，轉(zhuǎn)換為灰度圖后如圖7(b)所示。

圖7 魚(yú)體輪廓信息提取圖Figure 7 Fish contour information extraction map

使用大津法(OTSU)獲得灰度圖像最佳分割閾值[12-13]，Matlab中利用graythersh函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的二值化處理。假設(shè)圖像中魚(yú)體區(qū)域(目標(biāo))由目標(biāo)A表示，其他區(qū)域(背景)由目標(biāo)B表示，圖像灰度范圍為[0，K]，以T為目標(biāo)與背景的分割閾值，則某個(gè)像素點(diǎn)隸屬于A的概率為P(A)，隸屬于B的概率為P(B)，則有：

(3)

(4)

A、B中所有像素點(diǎn)的平均強(qiáng)度分別為S(A)、S(B)，則有：

(5)

(6)

則整個(gè)圖像的像素點(diǎn)的平均強(qiáng)度S為：

S=S(A)P(A)+S(B)P(B)。

(7)

定義類間方差為：

S2=P(A)[S(A)-S]2+P(B)[S(B)-S]2。

(8)

采用遍歷的方法得到使類間方差最大的閾值T，獲得二值圖像如圖7(c)所示。由于二值圖像中魚(yú)體邊緣有較多雜質(zhì)點(diǎn)，同時(shí)鯰魚(yú)頭部孔隙點(diǎn)較多，根據(jù)圖像特征進(jìn)行閾值尋優(yōu)，選定構(gòu)建半徑為11 像素值的平面圓盤(pán)形的結(jié)構(gòu)元素對(duì)其執(zhí)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算處理，保證鯰魚(yú)基本輪廓特征不變的前提下實(shí)現(xiàn)去噪及雜質(zhì)點(diǎn)填充，處理效果如圖7(d)所示。

圖像孔隙填充完成后，使用Canny邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行魚(yú)體邊緣輪廓的提取[14]。對(duì)于某個(gè)位置(m,n)的像素點(diǎn)，灰度值為f(m,n)，則經(jīng)高斯濾波后灰度值為：

(9)

式中：

gσ——經(jīng)高斯濾波后的圖像灰度值；

σ——標(biāo)準(zhǔn)差。

在圖像中，灰度值變化較大像素點(diǎn)的集合即為邊緣，用梯度的幅值和方向表示灰度值的變化程度和方向：

(10)

(11)

式中：

G(m,n)——圖像邊緣梯度幅值；

α——圖像邊緣梯度方向；

gx(m,n)——x方向梯度幅值；

gy(m,n)——y方向梯度幅值。

采用非極大值抑制法對(duì)邊緣點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)沿其梯度方向比較其前后的梯度值，若該像素點(diǎn)屬于邊緣，其在梯度方向上的梯度值是最大的，否則不是邊緣，將其灰度值設(shè)為0。

(12)

利用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣，雙閾值分別為Max Val和Min Val。其中大于Max Val的被定義為邊緣，小于Min Val的被定義為非邊緣。對(duì)于中間的像素點(diǎn)，如果與確定為邊緣的像素點(diǎn)鄰接，則判定為邊緣，否則為非邊緣[15]。

經(jīng)Canny邊緣檢測(cè)算法提取后魚(yú)體輪廓圖如圖7(e)所示。通過(guò)邊界點(diǎn)追蹤定位魚(yú)體，將背景多余部分裁剪剔除，魚(yú)體定位效果如圖7(f)所示。對(duì)邊緣輪廓進(jìn)行提取后，利用掃描法獲取輪廓坐標(biāo)。

2.2 魚(yú)頭切割線提取

經(jīng)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析，魚(yú)頭約占魚(yú)體全長(zhǎng)的1/4，將獲得的魚(yú)體圖像進(jìn)行四等分，獲得魚(yú)頭圖像[圖8(a)]；由于彩色圖像信息量大，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像[圖8(b)]；根據(jù)Otsu確定分割閾值，將魚(yú)頭圖像進(jìn)行二值化處理[圖8(c)]；然后對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作，將魚(yú)頭中孔隙填充，保留魚(yú)頭骨軌跡這一感興趣區(qū)域，填充效果如圖8(d)所示。

圖8 魚(yú)頭切割線提取圖Figure 8 Fish head cutting line extraction diagram

對(duì)于二值圖像，采用邊界抑制方法，刪除與圖像邊界相連的對(duì)象，效果如圖8(e)所示。采用種子填充法(Seed-Filling)對(duì)邊界中連通域進(jìn)行標(biāo)記分析，連通域一般是指圖像中具有相同像素值且位置相鄰的目標(biāo)像素點(diǎn)組成的圖像區(qū)域，Seed-Filling從一個(gè)感興趣的標(biāo)記點(diǎn)開(kāi)始向領(lǐng)域進(jìn)行搜索，發(fā)現(xiàn)有相等的像素值則標(biāo)記為相同的Label，然后繼續(xù)搜索，直至周圍都沒(méi)有相同的像素值后再找到一個(gè)連通區(qū)域，然后繼續(xù)搜索下一個(gè)連通區(qū)域，對(duì)連通域進(jìn)行標(biāo)記效果如圖8(f)所示。

由于圖像中魚(yú)鰭邊界均與水平線平行，根據(jù)連通域像素特性確定其方向，檢索確定魚(yú)鰭位置ID，如圖8(g)所示。對(duì)其填充后獲得頭骨軌跡線[圖8(h)]，魚(yú)頭切割軌跡線為頭骨軌跡線最外側(cè)，從而確定魚(yú)頭切割位置。

3 自適應(yīng)去頭機(jī)設(shè)計(jì)

3.1 整體結(jié)構(gòu)與工作原理

自適應(yīng)去頭機(jī)由自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)、夾持輸送系統(tǒng)及切割系統(tǒng)3部分組成，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖9所示。

1. 圖像采集裝置 2-1. 滑軌 2-2. 推板 2-3. 光電開(kāi)關(guān) 2-4. 齒輪齒條 2-5. 步進(jìn)電機(jī) 3-1. 切割電機(jī) 3-2. 切割刀盤(pán) 4-1. 輸送帶A 4-2. 輸送帶B 4-3. 夾持輸送帶 4-4. 拉伸彈簧圖9 自適應(yīng)去頭機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖Figure 9 Mechanical structure diagram of adaptive head removal machine

夾持輸送系統(tǒng)包括輸送裝置與夾持裝置(圖10)。輸送裝置為兩條平行輸送帶，魚(yú)體前進(jìn)方向的右側(cè)皮帶用于輸送魚(yú)體，皮帶表面陣列有擋片，可限制魚(yú)體左右自由度，左側(cè)皮帶用于輸送魚(yú)頭，表面無(wú)擋片；夾持裝置包括夾持輸送帶、傳動(dòng)軸及夾持彈簧等，位于右側(cè)輸送帶上方，由夾持彈簧張緊，切割過(guò)程中固定魚(yú)體，保證魚(yú)體的切割穩(wěn)定性。

1. 夾持輸送帶軸 2. 夾持輸送帶 3. 張緊連接器 4. 傳動(dòng)軸 5. 夾持彈簧 6. 擋片 7. 魚(yú)體輸送帶圖10 夾持輸送裝置示意圖Figure 10 Schematic diagram of clamping conveyor

切割系統(tǒng)主要由矩形缺口圓盤(pán)刀、刀盤(pán)軸、傳動(dòng)部件及驅(qū)動(dòng)電機(jī)組成。由于鯰魚(yú)魚(yú)骨較硬，去頭加工時(shí)需切斷魚(yú)骨，因此選擇矩形缺口圓盤(pán)刀，其材料為不銹鋼1Cr17Mn6Ni5N，具有硬度高、耐磨、耐腐蝕等優(yōu)良性能。

由于同一批次處理的鯰魚(yú)最大體高8.69 cm，最大體寬9.24 cm。因此，刀具直徑選為30 cm，除去安裝直徑5 cm，可用切割半徑為12.5 cm，厚度為0.1 cm，齒高0.3 cm，滿足魚(yú)體切割需求。切割刀片位于左右兩側(cè)輸送帶之間，通過(guò)刀軸安裝在機(jī)架上，在魚(yú)體輸送過(guò)程中進(jìn)行魚(yú)頭切割，魚(yú)體及魚(yú)頭通過(guò)兩側(cè)輸送帶向前輸送，進(jìn)入不同的流水線。

魚(yú)體自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)由圖像采集裝置、自適應(yīng)調(diào)整裝置以及上位機(jī) 3 部分組成。光電傳感器連接PLC 的輸入端，系統(tǒng)由 PLC 接收光電傳感器信號(hào)，確定魚(yú)體位置，然后控制相機(jī)采集魚(yú)體圖像。自適應(yīng)調(diào)整裝置由 PLC 作為核心控制器件，另外還包括輸送機(jī)構(gòu)和執(zhí)行機(jī)構(gòu)。經(jīng)輸送機(jī)構(gòu)，魚(yú)體到達(dá)對(duì)應(yīng)的調(diào)整位置，光電傳感器檢測(cè)到魚(yú)體，由 PLC 控制步進(jìn)電機(jī)執(zhí)行動(dòng)作，將魚(yú)體推送到相應(yīng)位置。自適應(yīng)去頭機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖11所示。

圖11 自適應(yīng)去頭機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure 11 System structure diagram of adaptive headliner

3.2 自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計(jì)

自適應(yīng)調(diào)整裝置由光電傳感器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成，其中執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括步進(jìn)電機(jī)、齒輪齒條及推板等。考慮設(shè)備的穩(wěn)定性，推板選用厚度為5 mm，長(zhǎng)度為0.3 m 的304不銹鋼板；步進(jìn)電機(jī)選用轉(zhuǎn)矩為1.8 N·m，固有步進(jìn)角為1.8°的57步進(jìn)電機(jī)，步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器選擇DM542型驅(qū)動(dòng)器，共15個(gè)細(xì)分精度，8檔電流調(diào)節(jié)，在調(diào)整過(guò)程中為保證較小的誤差，設(shè)定細(xì)分為128；齒輪齒條選擇表面淬火處理后的45碳鋼，取齒數(shù)z1=36，模數(shù)m=0.5 mm，齒寬b=5 mm，對(duì)其進(jìn)行齒面接觸強(qiáng)度及齒輪彎曲強(qiáng)度驗(yàn)算，該齒輪選型符合安全條件。

以Matlab R2018b作為上位機(jī)系統(tǒng)，采用Modbus RTU通訊協(xié)議，通過(guò)RS485問(wèn)答方式與PLC進(jìn)行通訊，Matlab軟件對(duì)采集的圖像進(jìn)行分析處理后得到調(diào)整數(shù)據(jù)下發(fā)至PLC，PLC控制自適應(yīng)調(diào)整裝置實(shí)現(xiàn)所需的調(diào)整動(dòng)作。PLC作為自動(dòng)調(diào)整裝置的控制核心，選用信捷XC2-32T-E型PLC，具有485通訊及兩路獨(dú)立高速脈沖輸出。系統(tǒng)主程序流程圖見(jiàn)圖12。

圖12 自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)主程序流程圖Figure 12 Main program flow chart of adaptive adjustment system

為方便操作者監(jiān)測(cè)系統(tǒng)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)Matlab GUI控制界面，包括控制面板區(qū)、圖像顯示區(qū)和參數(shù)顯示欄3部分?？刂泼姘鍏^(qū)可以控制程序總體啟停，進(jìn)入歷史數(shù)據(jù)界面等操作；圖像顯示區(qū)包括兩個(gè)圖窗，其中左側(cè)圖窗顯示相機(jī)采集的原始魚(yú)體圖像，右側(cè)圖窗顯示圖像處理后的魚(yú)頭切割軌跡圖，便于操作者實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)圖像處理過(guò)程；參數(shù)顯示欄可以顯示魚(yú)體參數(shù)及調(diào)整裝置動(dòng)作狀態(tài)等。歷史數(shù)據(jù)界面顯示每條魚(yú)體參數(shù)信息，并計(jì)算已加工魚(yú)體體長(zhǎng)及頭長(zhǎng)等數(shù)據(jù)。

3.3 系統(tǒng)測(cè)試及優(yōu)化

選取42條經(jīng)擊暈處理的鯰魚(yú)，先對(duì)其進(jìn)行夾持輸送帶選型試驗(yàn)，再進(jìn)行圖像處理及位置調(diào)整試驗(yàn)。

在進(jìn)行夾持輸送帶選型試驗(yàn)時(shí)，將魚(yú)體平放于輸送帶表面后經(jīng)傳送進(jìn)行切割去頭，觀察魚(yú)體切割過(guò)程中是否穩(wěn)定夾持，即是否在沿輸送帶運(yùn)行方向的水平或豎直方向偏移。選取3種輸送帶，分別在每種輸送帶的傳動(dòng)下對(duì)4條鯰魚(yú)進(jìn)行去頭切割，輸送速度設(shè)定為10 cm/s，刀速設(shè)定為1 000 r/min，輸送機(jī)構(gòu)上表面距夾持機(jī)構(gòu)下表面距離設(shè)定為7.5 cm，共12次試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 夾持輸送帶選型試驗(yàn)結(jié)果?Table 2 Type selection test results of clamping conveyor belt

由表2可知，使用不銹鋼鏈板作為輸送帶進(jìn)行去頭切割時(shí)，魚(yú)體會(huì)發(fā)生多向偏移，導(dǎo)致魚(yú)頭切割軌跡線傾斜，影響去頭斷面感官，減小采肉率。而采用草坪紋和光滑皮帶作為輸送帶切割過(guò)程較為穩(wěn)定。雖然鯰魚(yú)在不銹鋼鏈板上的摩擦力最小且未發(fā)生扭曲現(xiàn)象，但由于在加工過(guò)程中需對(duì)魚(yú)體進(jìn)行夾緊，摩擦力過(guò)小會(huì)導(dǎo)致夾持不穩(wěn)定，故不采用不銹鋼鏈板作為傳送帶；同時(shí)由于魚(yú)體與草坪紋皮帶間摩擦力較大，會(huì)導(dǎo)致自適應(yīng)調(diào)整時(shí)魚(yú)體發(fā)生扭曲，不利于精準(zhǔn)的去頭加工，故選用光滑皮帶作為傳送帶。

在進(jìn)行圖像處理及位置調(diào)整試驗(yàn)時(shí)，對(duì)比體長(zhǎng)與頭長(zhǎng)的實(shí)際測(cè)量長(zhǎng)度與圖像處理擬合長(zhǎng)度、調(diào)整裝置調(diào)整誤差，同時(shí)利用計(jì)算機(jī)獲取記錄各環(huán)節(jié)處理時(shí)間，測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果Table 3 System test results

由表3可知，圖像處理后體長(zhǎng)的判別成功率為100%，體長(zhǎng)均值較實(shí)際體長(zhǎng)均值小4.37%，原因是輸送帶運(yùn)送過(guò)程中，魚(yú)體尾部存在彎曲造成圖像采集誤差，但該誤差對(duì)頭部軌跡線的確定影響較??；頭長(zhǎng)圖像處理值較實(shí)際值的平均誤差為3.34%，識(shí)別較為精準(zhǔn)。30組試驗(yàn)中，存在3組未能識(shí)別魚(yú)頭切割軌跡線的樣本，頭長(zhǎng)的判別成功率達(dá)到90%，經(jīng)查驗(yàn)，檢測(cè)失敗原因是由于樣本頭蓋骨曲線極不明顯。經(jīng)圖像處理后進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的平均誤差為0.21 cm，平均誤差為10.71%，在誤差允許范圍內(nèi)。

為適應(yīng)圖像處理系統(tǒng)不能識(shí)別出特定切割軌跡線這一問(wèn)題，采用鯰魚(yú)平均頭長(zhǎng)數(shù)據(jù)作為未識(shí)別魚(yú)頭切割軌跡線魚(yú)體的自適應(yīng)調(diào)整方案，以增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性。

綜合考慮系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及響應(yīng)時(shí)間，擬設(shè)定輸送速度為10 cm/s，兩組調(diào)整裝置間隔20 cm，調(diào)整裝置距圓盤(pán)切割刀最近距離為40 cm。由于圖像處理最大時(shí)長(zhǎng)約為4.85 s，故設(shè)定自適應(yīng)調(diào)整裝置與圖像采集裝置間距為50 cm；由于調(diào)整裝置往返動(dòng)作最大用時(shí)約3.31 s，當(dāng)系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)作時(shí)，輸送帶上兩條魚(yú)體間隔最小應(yīng)為33.1 cm，但因?yàn)閳D像采集系統(tǒng)處理時(shí)間較長(zhǎng)，為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，適當(dāng)增加輸送帶上前后魚(yú)體間距，由于每個(gè)格擋片間距為10 cm，故設(shè)輸送帶上前后魚(yú)體間隔為6個(gè)格擋空間，即60 cm。按市售鯰魚(yú)平均重量約為1.48 kg計(jì)算，自適應(yīng)去頭加工機(jī)每小時(shí)可加工600條魚(yú)，每天工作8 h則可加工4 800條魚(yú)，重量約為7 104 kg，可見(jiàn)加工效率可得以保證。

4 結(jié)論

提出了一種鯰魚(yú)自適應(yīng)去頭加工機(jī)。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)提取流水線魚(yú)體頭部切割軌跡線，設(shè)計(jì)自適應(yīng)調(diào)整裝置調(diào)整魚(yú)體位置，使圓盤(pán)切割刀能夠按切割軌跡線進(jìn)行去頭作業(yè)。由于采用的圖像處理方法較為簡(jiǎn)單，系統(tǒng)反應(yīng)速度快，提升了加工效率，系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果也證實(shí)系統(tǒng)的可靠性。后續(xù)可對(duì)鯰魚(yú)的機(jī)械化與自動(dòng)化去臟等其他前處理工藝設(shè)備進(jìn)行研究。