新型瓜子分選機(jī)讓你不再為吃到苦瓜子而苦惱

近年來人們對(duì)瓜子類農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)的要求不斷提高，瓜子在炒制之前的分選成為了一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。對(duì)于像西瓜子這樣的扁平顆粒體，具有形狀不規(guī)則、色澤不均勻等特點(diǎn)，分揀比較困難。隨著生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，人工分選效率較低越來越不能滿足需求，因此，需要利用計(jì)算機(jī)視覺控制機(jī)器設(shè)備進(jìn)行分揀來提高效率和準(zhǔn)確率。《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2011年第4期刊登了安徽大學(xué)趙吉文博士的一篇優(yōu)質(zhì)瓜子機(jī)器分選的論文，題為“基于灰度帶比例的西瓜子識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn)”。據(jù)悉，早期的色選機(jī)多為光電分選，分選效率和準(zhǔn)確性較低。近年來發(fā)展起來的電荷耦合元件（charge coupled device，CCD）色選機(jī)成為瓜子分選設(shè)備的主流。

研究者以產(chǎn)自甘肅會(huì)寧的新疆圓片西瓜子（表面中心有白色區(qū)域）為研究對(duì)象，通過統(tǒng)計(jì)瓜子原糧的表面特征，提出了基于灰度帶比例的西瓜子識(shí)別算法，并進(jìn)行了產(chǎn)品試驗(yàn)研究。灰度帶比例值定義為瓜子圖像中心白色區(qū)域面積與周圍黑色區(qū)域面積的比值。先對(duì)瓜子圖像進(jìn)行處理，再提取灰度帶比例值，將上述算法采用VHDL邏輯語言進(jìn)行描述，移植到以FPGA為核心的CCD雜糧色選機(jī)上，該色選系統(tǒng)采用現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（field programmable gate array，F(xiàn)PGA）并行硬件計(jì)算處理方案，在多通道實(shí)時(shí)分選方面保證了算法的可執(zhí)行性。在大量試驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行灰度帶比例的訓(xùn)練。根據(jù)訓(xùn)練后的灰度帶比例參考值最終分揀出優(yōu)質(zhì)西瓜子。在識(shí)別率為95%的情況下，分選效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于手工分揀效率，為0.33公斤/秒。能夠得到這樣好的分選結(jié)果，主要得益于所提出的特征值易于實(shí)現(xiàn)，而瓜子圖像預(yù)處理則是準(zhǔn)確提取灰度帶比例這一特征值的前提。圖像預(yù)處理部分突破了以往的預(yù)處理思路，具體在于：1）不是單純地對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化，而是采用了對(duì)比度自適應(yīng)的直方圖均衡化；2）在對(duì)瓜子圖像進(jìn)行二值化以后，進(jìn)行了中值濾波，為進(jìn)一步采用灰度帶比例值進(jìn)行分類提供了很好的特征。瓜子圖像經(jīng)過這樣的處理之后，灰度帶比例值也就可以準(zhǔn)確求出了。

對(duì)于像瓜子這樣扁平顆粒的分揀算法，國(guó)內(nèi)外學(xué)者均有成果出現(xiàn)。不過所提出的分揀算法需要提取很多特征值，不利于快速分揀出優(yōu)質(zhì)西瓜子。此次研究所提出的分揀算法只需要提取一個(gè)特征值即可，便于提高西瓜子的分揀效率，為高效分揀西瓜子提供了理論支持和方法實(shí)現(xiàn)。文章研究的西瓜子圖像分類算法及實(shí)現(xiàn)方法對(duì)于同類性質(zhì)的物料分選具有很好的參考價(jià)值。研究成果為優(yōu)質(zhì)瓜子的分選提供了設(shè)備保障，對(duì)提高瓜子產(chǎn)品的品質(zhì)有重要的意義。