糙米輪廓激光掃描測量系統研究與開發

郝方濤 湯曉華 孔祥亮 安嘉強 吳婧

摘 要：糙米輪廓形狀描述是糙米品質檢測及碾白加工機理分析的基礎。本文主要在前期糙米輪廓激光掃描的基礎上，對其形狀加以進一步分析，即外形輪廓可分為胚芽部位與非胚芽部位兩部分。針對兩部分輪廓特點，對非胚芽部位采用激光環掃方式；而對胚芽部位采用先旋轉軸線后縱切掃描方式。以期獲得完整的糙米掃描數據，為建立較為精確的糙米掃描輪廓模型，尤其是能準確還原胚芽部分的形貌特征提供數據依據。同時開發實現該掃描運動的機電測控系統。

關鍵詞：糙米輪廓；激光掃描；運動規劃；機電系統；逆向工程

中圖分類號：P232 文獻標志碼：A

稻米是人類的主要糧食作物。衡量稻米品質及碾白加工的關鍵指標之一就是外觀描述品質。目前其檢測主要靠人眼感官判定，這種方法主觀性較強，檢測精度和效率較低。近幾年隨著計算機軟硬件水平的提高，依靠計算機視覺技術對大米外形的檢測應用越來越多。中國農業大學王一鳴等人設計了一套基于機器視覺的大米外觀品質參數檢測裝置，實現了對堊白度、堊白粒率、黃粒米和粒型參數的檢測。劉光蓉等人通過掃描儀獲取大米圖像，通過改進的直方圖均衡化算法進行圖像增強，然后利用八鄰域分析法提取大米輪廓。

視覺檢測有檢測速度快等優點，但對于單粒糙米的檢測能力較差，尺寸信息的測量精度較低，將影響后續糙米模型的重建與分析。因此選用一個精度更高的測量方式顯得尤為重要。目前對于建立糙米外形輪廓數字化模型的研究很少，即使展開過相關研究，測量的精度也有待提高，尤其是胚芽部分的數字化模型。

本文擬搭建一個五軸數控運動平臺，基于激光傳感器技術對糙米輪廓進行多種路徑規劃的掃描，以期建立較為精確的糙米模型，尤其是能準確還原胚芽部分形貌特征。

1 測量原理

根據是否與被測物表面接觸，可以將物體三維幾何形狀的測量方法分為接觸式測量和非接觸式測量。

接觸式測量的優點是準確性和可靠性高，對被測樣件的材質和反射性無特殊的要求。缺點是測量速度慢，且不適于對軟質、易碎、易變形、超薄樣件進行測量，對尺寸小于測頭直徑的微細部分的測量受到限制。

非接觸式測量的優點是速度快、自動化程度高、不受樣件材質和薄厚的影響。缺點是容易受樣件反射性和環境光的影響。

考慮到糙米材質特點，結合上述分析本研究選用非接觸式的測量方式。測量設備選用KEYENCE 公司的LK-G150激光位移傳感器。該激光傳感器采用激光三角法測量原理，如圖1所示。激光器發出激光，經聚光透鏡聚焦后垂直入射被測物表面。當被測物移動或表面發生變化時，入射光沿入射光軸移動，經過散射后被成像透鏡所接收，最終的成像信息被CCD感光面所感應。根據激光三角法原理圖可以推出，當測量平面與參考平面距離為X時，激光器上的CCD感應器便會捕捉到一段X的成像長度。且經過數學推算，可得出被測平面的位移為：

2 測量運動學分析

機電系統運動學分析是實現糙米有效激光掃描檢測理論基礎。運動學分析建立在對被測物輪廓特征分析的基礎上。

2.1 糙米輪廓特征分析

糙米的外形類似于扁橢球，因此可將其視為回轉體。北京工商大學孔祥亮等人利用激光位移傳感器對糙米輪廓進行了較為精準的測量，并利用MATLAB軟件將采集到的點云數據進行了擬合，基本實現糙米的形貌還原，但在胚芽端激光數據掃描采集上還略顯不足。主要原因是對其進行環掃時，由于受胚芽部分結構及幾何特征制約，難于獲取準確掃描數據。因為胚芽部分掃描時，由于胚芽部位表面凹陷，且在胚芽部位與非胚芽部位邊界處的曲率變化較大。故采取環掃方式會造成：

①激光無法垂直或近似垂直照射在胚芽輪廓表面，故將違反直射式三角法測量的原理，造成較大的測量誤差；

②由于采用回轉法的測量方式，激光也始終射在回轉軸線所在橫截面上。

但胚芽部位由于表面凹陷，在回轉軸上存在空缺部分，因此將導致激光無法采集到相關點云信息，若采用環掃測量方式將造成測量誤差增大、甚至導致胚芽端部分區域無法獲取測量數據。

鑒于此，將糙米檢測分為非胚芽部位和胚芽部位兩部分掃描測量，同時對應兩種掃描方式。

2.2 糙米輪廓激光掃描檢測運動分析

圖2為糙米輪廓掃描運動分析原理圖。其中O-XYZ為測量系統參考坐標系，與基礎固接；OJ-XJYJZJ為激光位移傳感器坐標系，激光沿XJ軸負方向檢測糙米位移參數；OC-XCYCZC為糙米運動坐標系，取糙米長軸方向與YC軸正方向一致。

非胚芽部分環形掃描：圖2（a）、（b）描述非胚芽部分掃描。采用斷層環形掃描原理采集糙米界面數據。斷層間距ΔSYJC=0.2mm，環形掃描每1.8度采集一組數據，每個截面采集200個點。重復上述步驟，直至激光掃描至胚芽端位置，即完成糙米非胚芽部位的各截面點云數據采集工作。

胚芽部分掃描：如圖2（c）、（d）所示。假定糙米胚芽部分位于OC-XCYCZC糙米運動坐標系I-V象限，胚芽部分過ZC軸線在I-V象限剖面與胚芽部分交線即為所需激光掃描采樣點。分度截面采樣循環次數n=INT（90/ΔθZC）+1，ΔθZC為每次采樣轉角間隔，90°均分為30份，則ΔθZC=90/30=3°。激光器沿ZJ軸上下運動，采集NP=30個糙米截面點。完成胚芽部分數據采集后，再采集胚芽背面糙米輪廓數據。即掃描OC-XCYCZC糙米運動坐標系II-VI象限數據。后半部分90°掃描同上步驟。

上述掃描操作即可完成整個糙米輪廓掃描。

3 機械系統設計

3.1 機械系統運動學分析

機械系統需要實現OJ-XJYJZJ與OC-XCYCZC坐標系之間沿3個軸方向的相對移動，以及OC-XCYCZC坐標系為實現環形掃描繞YC軸分度回轉和胚芽掃描繞ZC軸分度回轉。

3.2 三軸直線運動臺設計

為實現三軸相對移動，以用三軸位移平臺為設計參考。為保證測量精度，選用以滾珠絲杠螺母為傳動方式的三軸直線運動臺。該直線運動臺各軸的有效行程選用200mm，絲杠螺距為5mm，且3個方向均通過光柵尺進行反饋，所選擇光柵尺的型號為RENISHAW公司的RGH41X30D05A型號光柵尺，分辨率達1.0μm，滿足位移反饋要求。

3.3 轉臺設計

繞YC軸分度回轉和繞ZC軸分度回轉臺分別采用步進電機驅動小型轉臺，其中YC軸回轉臺步進電機末端通過聯軸器固定，并在前端固定被測糙米，實現被測糙米環線掃描檢測；繞ZC軸間歇分度旋轉運動實現胚芽部分剖面掃描。

3.4 系統坐標系建立

坐標系確定及分析是確定機構、傳感器及掃描運動的前提，是數據采集并進行坐標轉換的依據，是數據處理的基礎。本系統坐標系由右手笛卡爾坐標系作為標準確定。共建立3個坐標系，分別為：世界坐標系Cmw（即O-XYZ）、主軸平移坐標系Ct（即OJ-XJYJZJ）及主軸旋轉坐標系Cr（即OC-XCYCZC）。規定世界坐標系Cmw原點為激光射在被測糙米起始端時激光發射點位置；規定主軸平移坐標系Ct的原點為激光發射點位置，坐標系回零點時，與世界坐標系Cmw重合；規定主軸旋轉坐標系Cr的原點為糙米未繞ZC軸和YC軸旋轉時激光入射點位置，當旋轉角度為0°時，有：

Ot=Or+Td

其中，Td=（d，0，0）T。糙米上某一點q在世界坐標系Cmw下的坐標為：

其中，為三軸直線運動臺平移坐標（xmw

t，ymw

t，zmw

t）T，Rz'、Ry'分別為糙米繞ZC軸和YC軸的旋轉矩陣。

4 控制系統設計

糙米三維輪廓激光掃描機電系統的總體控制結構為“PC+運動控制器”。系統組成框圖如圖3所示。

運動控制器選用Parker公司ACR9000控制器，最多可支持8個軸的運動控制，支持8路高達30MHz的正交編碼器反饋，可同時實現多程序運行，能夠滿足系統的控制要求。三軸位移運動驅動系統選用安川交流伺服系統（電機型號SGMAH-04AAA41，驅動器型號SGDM-04ADA）。有速度、扭矩、位置3種驅動方式。速度、扭矩驅動時，根據驅動器輸入的模擬電壓輸出速度和扭矩。位置驅動時，根據驅動器輸入的脈沖向一個方向轉動一定的角度。

ACR9000控制器通過Ethernet網與PC通信，AXIS軸接口與驅動器的CN1接口連接，為驅動器提供模擬電壓輸出。伺服驅動器與電機的連接是將驅動器上伺服電機連接端子的U、V、W及GND相與電機電源電纜對應位置依次連接。伺服電機上裝有編碼器，通過電纜線與驅動器CN2接口相連。

測量系統與控制系統的聯動流程圖如圖4所示。

為了實現自動糙米輪廓掃描，需要開發將激光位移傳感器數據采集系統、運動控制系統整合為一體運動控制系統軟件。該控制器有配套的ACR-View軟件，能夠完成參數設置、運動控制、狀態檢測等功能。ACR-View可以設置控制器為脈沖輸出（Stepper）或者模擬電壓輸出（DAC）。針對非胚芽部位和胚芽部位掃描所編寫的運動控制程序如圖5、圖6所示。

結論

建立了用于糙米輪廓掃描的機電測控系統。對糙米的形貌進行了特征分析，將其分為胚芽和非胚芽兩部位，規劃了不同的掃描路徑。開發控制系統，搭建了硬件平臺，編寫了運動控制程序，利用激光位移傳感器獲取糙米胚芽與非胚芽部位的表面坐標數據，存儲于上位機中。為糙米模型建立提供精準的數據依據。

參考文獻

[1]凌云，王一鳴，孫明，等.基于機器視覺的大米外觀品質檢測裝置[J].農業機械學報，2005，36（9）：89-92.

[2]劉光蓉，周紅，管庶安.基于圖像處理技術的大米輪廓檢測[J].糧食與飼料工業，2004（6）：14-15.

[3]劉彩玲，王亞麗，宋建農，等.基于三維激光掃描的水稻種子離散元建模及試驗[J].農業工程學報，2016，32（15）：294-300.

[4]曹鵬，尹文慶，吳林華，等.基于激光傳感器的稻種輪廓形狀測量方法研究[J].傳感器與微系統，2017，36（3）：29-32.

[5]孔祥亮，湯曉華，吳星宇，等.激光掃描糙米三維可視化數字建模[J].食品與機械，2017，33（6）：84-88.