基于C#的茶葉分揀系統上位機軟件設計

林浩岳　歐陽培建

摘 要：文章基于C#編程語言為茶葉分揀設備設計了一套控制軟件，軟件根據設備提供的茶葉圖像資料，結合識別算法判斷出茶葉的質量，并通過特定通信協議控制設備對茶葉進行分揀。該軟件對茶葉的批量化、自動化生產有一定的促進作用。

關鍵詞：茶葉分揀;茶葉識別;分揀軟件

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.24.067

1 概述

本軟件在微軟Visual Studio編程平臺上進行開發，結合基礎類庫MFC和開源opencv圖像識別庫完成軟件的設計。軟件采用MVC開發框架，采用數據層，業務層和展現層的分層結構。茶葉識別算法的設計分為狀選和色選兩個部分，分別對茶葉的外觀特征和顏色進行識別處理，最后得出茶葉的質量及分類數據。

2 茶葉圖像特點分析

以鳳凰茶葉為例，分析合格和不合格茶葉的圖像特點：

表1中觀察對比發現茶葉質量等級可以由兩個方面來判斷，一是茶葉的顏色，二是茶葉的形狀。上位機軟件可以通過形狀算法來判斷茶葉的寬窄，通過HSV顏色系統來進行判斷顏色。具體方法是給二值圖的像素點做標記，尋找茶葉的輪廓，計算茶葉的面積，計算黃色所占面積占整個茶葉面積的比重。圖像初始化后，進行骨骼化，找出茶葉的中軸，再找出兩個端點，取中軸兩邊多點計算平均寬度，得到茶葉的寬度值。

3軟件整體架構

軟件的整體架構設計如圖1所示，利用可視化編程框架MFC編寫軟件的界面，在業務層處理的時候將茶葉識別算法分為色選和狀選兩部分，數據層是從網絡攝像頭獲取的茶葉圖像數據。

系統的軟件分為數據層、業務層和展示層三部分。數據層是獲取攝像頭采集的圖片數據。業務層是茶葉識別算法，茶葉識別分為兩個部分，一部分是茶葉顏色的識別，茶葉和茶梗是黑色，而雜葉偏黃;另一部分是茶葉形狀的識別，茶葉和雜葉都比較寬，而茶梗比較細。展示層則是可視化編程框架MFC編寫軟件的界面，界面會顯示攝像頭拍攝到的茶葉圖片。圖像處理過程中，色選模塊，采用符合我們描述顏色方式的HSV顏色系統，H代表色相，即顏色種類;S代表飽和度，即顏色的深淺;V代表色調，即顏色的亮度[1，2]。色選模塊通過計算顏色偏黃的面積占茶葉總面積的比例，分揀出質量不同的茶葉。將采集到的原始圖像，經過高斯低通濾波，把圖像的噪點濾除，再利用灰度圖進行二值化，尋找茶葉的輪廓，從而計算出茶葉的面積。狀選模塊是先對初始化的圖像進行骨骼化，骨骼化即對圖像進行細化處理，找出茶葉的中軸，將圖像細化為二值圖，但整體形狀不變，利用骨骼化后的圖像找到茶葉的兩個端點，再用迪杰斯特拉最短算法求出茶葉的兩條邊，最后再取中軸兩邊的10對點計算出平均寬度，通過茶葉的寬度識別茶葉質量的好壞。通過色選和狀選兩個模塊，可以準確對茶葉進行識別判斷，得到分類數據，用于控制下位機進行分揀動作。

3.1 HSV顏色系統介紹

經過多次的測試，最后決定在圖像的處理過程中采用HSV顏色系統，因為HSV對于茶葉顏色的表達更準確。H、S和V分別代表色相、飽和度和色調。我們可以參照表2確定顏色的大致區間。

3.2 色選模塊算法設計

色選模塊算法流程：開始原始圖像計算茶葉總面積S1計算茶葉黃色區域面積S2計算茶葉黃色面積占整體面積的比例 （S2/S1）結束。

色選模塊的算法設計如上所示，主要分為兩部分，一部分是計算茶葉的總面積，另一部分是計算黃色區域面積，最后計算黃色面積占整體面積的比例，我們可以根據這個比例識別出茶葉是不是偏黃。

3.3 茶葉總面積的計算

計算茶葉總面積算法流程：開始原始圖像高斯濾波? ? ? ?灰度圖二值化尋找輪廓計算茶葉面積結束。

計算茶葉總面積的流程圖如上所示，首先原始圖像通過高斯濾波剔除一些外在的干擾，然后將圖像轉化為灰度圖，再二值化，最后尋找輪廓計算茶葉面積。

4 上位機軟件界面設計

上位機軟件的整體界面如圖2所示，整體的布局分為數據處理部分和數據統計部分。圖像顯示部分在界面的上半部分，數據統計部分在界面的下半部分。

下面詳細介紹各部分的功能：

①網絡攝像頭傳采集到的茶葉原始圖像;

②、③、⑤、⑥顯示茶葉識別判斷的結果;

④顯示茶葉圖像的灰度圖片;

⑦通信接口的相關配置;

⑧茶葉分類的數據;

⑨設備啟動與停止按鈕。

5 與下位機的通信協議設計

PC機將識別判斷好的茶葉數據通過串口通信發送給下位機，通信數據包含茶葉所在的圖像通道和茶葉的質量等級等信息。通信協議定義為：“0xff+0xff+通道號+茶葉質量等級標記+長度+校檢碼+0x0d+0x0a”。其中“0Xff+0xff”是通信開始標識，“0X0d+0x0a”是通信結束標識，下位機首先創建循環結構體隊列，然后循環執行以下程序：讀取位置編碼器的脈沖，在接收到正確的協議內容后，將包含數據頭的結構體壓入隊列，并循環檢測4通道是否為空，在隊列非空的情況下，根據信息頭信息來控制分揀機構的執行狀態。

6 小結

本文設計的茶葉分揀上位機軟件能顯示茶葉原始及灰度圖像，并通過識別茶葉的顏色和形狀來判斷茶葉質量，得到的判別結果圖像顯示在軟件界面右上方，茶葉的統計數據在軟件下方顯示。并通過特定通信協議與下位機通信，完成茶葉分揀工作。經測試軟件運行穩定，茶葉質量識別率高于90%。該上位機軟件在界面美化及數據保存功能方面還需要繼續完善升級。

參考文獻：

[1]付貝貝.可視化傳感體系構建及在茶葉檢測中的應用研究[D].重慶大學，2016.

[2]余洪.基于計算機視覺技術的茶葉品質分級研究[D].江西農業大學，2017.

[3]陳勝勇.基于OpenCV的計算機視覺技術實現[M].科學出版社，2008.

作者簡介：林浩岳（1986-），男，廣東江門人，本科，實驗師，研究方向：電氣工程自動化。