基于機器視覺(jué)的自動(dòng)包裝破損檢測系統
來(lái)源：www.ym2894.com2019年04月01日
摘要：針對目前國內食品人工包裝生產(chǎn)線(xiàn)的弊端，提出了一種基于機器視覺(jué)與單片機控制的低成本、高效率的智能包裝系統。由工業(yè)相機進(jìn)行圖像采集，用MATLAB軟件進(jìn)行目標識別定位，以實(shí)現拾取機械手快速分揀與自動(dòng)包裝。該平臺具有清潔安全、控制簡(jiǎn)單、易于調試、可靠性高等特點(diǎn)，在食品自動(dòng)化生產(chǎn)領(lǐng)域有一定的市場(chǎng)前景。
關(guān)鍵詞：機器視覺(jué)；單片機；自動(dòng)包裝；系統設計
0 引言
現階段，國內大多數食品生產(chǎn)廠(chǎng)家由人工對食品進(jìn)行分揀，這種作業(yè)方式極易影響食品質(zhì)量，無(wú)法保證食品安全性；同時(shí)難以避免工人高強度作業(yè)造成的錯裝、漏裝現象，生產(chǎn)率低，成本高。為此，本文利用機器視覺(jué)檢測技術(shù)設計了一種新型食品包裝平臺，通過(guò)MATLAB圖像處理技術(shù)對食品進(jìn)行識別定位，使機械手對無(wú)規則放置的食品快速分揀以剔除缺陷產(chǎn)品，以便進(jìn)行自動(dòng)包裝。利用該平臺可保證作業(yè)結果的準確性，在很大程度上提升生產(chǎn)廠(chǎng)家的經(jīng)濟效益與生產(chǎn)效率。
1、食品自動(dòng)包裝平臺的工作原理及硬件組成
基于機器視覺(jué)的食品包裝平臺最重要的功能是通過(guò)圖像處理方式對食品進(jìn)行識別，圖1為基于機器視覺(jué)的食品包裝平臺的工作流程圖。
圖1 基于機器視覺(jué)的食品包裝平臺的工作流程
無(wú)規則排列的待包裝食品在上料傳送帶上通過(guò)拍攝區域時(shí)，工業(yè)相機對其進(jìn)行拍攝，拍攝結果經(jīng)PC機進(jìn)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(jìn)行自動(dòng)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(yè)相機、照明光源組成。圖像處理任務(wù)由PC機完成，由MATLAB GUI編寫(xiě)的控制系統軟件負責通信。
1-待包裝食品；2-工業(yè)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(fā)器)。采用RS-232總線(xiàn)進(jìn)行上、下位機間的串口通信，按照通信協(xié)議設置波特率為9 600，數據位為8位，停止位為1位，無(wú)奇偶校驗位。
本文采用MATLAB中斷方法操作串口實(shí)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(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，根據檢測目標、生產(chǎn)任務(wù)進(jìn)行人為參數調整。
PC機對圖像進(jìn)行數據格式轉換，進(jìn)而將坐標點(diǎn)數據寫(xiě)入下位機的SBUF緩存器。坐標數據經(jīng)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(jìn)式包裝?？刂葡到y框圖如圖4所示。
3、圖像處理系統
近年來(lái)MATLAB在圖像處理領(lǐng)域獲得普遍青睞，緣由便在于其簡(jiǎn)便的語(yǔ)法結構、強大的可視化處理功能。本文基于MATLAB實(shí)現圖像處理的復雜算法(以某品牌蛋類(lèi)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(tài)學(xué)運算
圖6為圖像處理前、后對比。圖6(a)為實(shí)際采樣圖，由于拍攝環(huán)境因素的干擾，實(shí)際采樣圖中存在目標邊界模糊、對比度低等問(wèn)題，故需進(jìn)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(diǎn)灰度分布直方圖，并根據像素點(diǎn)灰度分布直方圖統計結果，選取恰當分割值對灰度圖像進(jìn)行二值化處理(im2bw)，顯著(zhù)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(jìn)行處理，經(jīng)處理后噪點(diǎn)、光斑被完全過(guò)濾且目標邊界清晰，處理效果如圖6(d)所示。
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(guān)鍵問(wèn)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(zhì)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(zhì)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(zhì)心坐標予以提取。檢測結果通過(guò)串行口發(fā)送給單片機控制拾取機械手進(jìn)行實(shí)時(shí)分揀。
4、結論
本文基于MATLAB的圖像圖形處理技術(shù)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(shí)間，設備具有成本低、效率高等優(yōu)點(diǎn)，能夠代替國內部分食品生產(chǎn)廠(chǎng)家的人工生產(chǎn)線(xiàn)，有利于自動(dòng)化生產(chǎn)。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。
