禽蛋食品在線智能品質檢測控制系統研究與設計

湯欽林

荊州職業技術學院（荊州 434020）

禽蛋品質檢測是禽蛋加工生產、經營、運輸中的一種重要環節，禽蛋在收購、儲存、包裝過程中損失的主要原因是禽蛋外殼破損或外殼被污染并摻雜在正常的禽蛋中，從而導致交叉污染[1-2]。因此快速、準確發現并挑選出破損的禽蛋，既能保證后續禽蛋加工，又能減小生產企業損失。

國內對于禽蛋檢測還主要停留在人工檢測階段，即通過工人在燈光下對禽蛋進行觀察，將外觀品質存在缺陷的挑選出。人工檢測方法勞動強度大、檢測速度慢、檢測效率低下，且檢測準確率受人工注意力、工人經驗等因素影響。隨著人民生活水平不斷提高，對于禽蛋的消耗量日益增多，研究高效、快速、準確的禽蛋品質自動化檢測方法，實現禽蛋食品的自動檢測是農業機械化和食品自動化加工的必然趨勢[3-5]。

近年來隨著計算機硬件性能不斷提高及圖像處理技術的快速發展，機器視覺逐漸作為一種非接觸式的無損檢測技術逐漸被應用于食品外觀質量檢測中，如禽蛋檢測、蘋果檢測、西紅柿檢測等，可有效提高食品在線檢測效率和準確率[6-8]。與傳統人工檢測方法相比，機器視覺檢測技術具有檢測速度快、效率高、降低勞動強度等優點，能夠快速地對檢測食品進行圖像采集并處理，可根據處理結果做出實時在線判斷。

為有效對禽蛋外表面缺陷進行檢測，設計一套基于機器視覺的智能在線檢測控制系統。禽蛋機器視覺檢測技術主要通過圖像采集裝置對禽蛋進行采集，并將圖像傳送到圖像采集卡中，由圖像采集卡完成圖像處理，并獲得禽蛋外表面的具體特征，禽蛋外表面出現裂痕或污染等特征時，在外界光照條件下禽蛋外表面的反射、折射差異會通過數字圖像進行識別。試驗結果表明，設計的機器視覺檢測控制系統穩定可靠，能夠保證禽蛋外觀缺陷總體識別準確率（93%）。

1 禽蛋在線檢測系統

禽蛋在線機器視覺檢測系統主要由光源設備、圖像采集卡、運動控制裝置及圖像處理系統組成，如圖1所示。為實現禽蛋全表面的完全檢測，禽蛋運輸采用輸送鏈條對其進行傳輸，并采用錐式滾子實現禽蛋的翻轉。通過鏈條帶動錐式滾子進行運動，禽蛋被存放在錐式滾子之間，當錐式滾子運動到下端的傳送帶時便產生摩擦，由于靜止的摩擦帶與運動的錐式滾子之間的速度差，速度差使得錐式滾子發生轉動，從而實現禽蛋的翻轉，進而保證禽蛋的所有表面都暴露在采集系統下。

圖1 機器視覺檢測系統結構示意圖

2 控制系統硬件設計

禽蛋品質在線檢測系統是一種利用CCD相機對禽蛋進行采集、圖像處理及機械自動控制等技術于一體的自動在線檢測技術，通過圖像采集模塊采集到禽蛋多面圖像，再經過圖像處理算法，如圖像濾波算法、圖像分割算法等，進一步獲得禽蛋圖像的特征值，通過對圖像特征值的分析獲得禽蛋外觀品質的缺陷情況。禽蛋品質在線檢測系統的核心技術便是圖像采集以及對采集后的圖像進行在線處理，檢測系統硬件結構如圖2所示。

在線檢測體統主要由圖像采集系統、圖像處理系統、顯示屏通信系統等組成，擴展單元主要由信息存儲、外部I/O、顯示單元等組成。檢測系統主要通過串口下發禽蛋圖像采集和檢測命令，由CCD相機完成圖像信息收集并將信息傳送到DSP內部中，利用圖像處理算法對圖像進行各種處理，從而獲得有價值的圖像信息，同時根據最終的處理結果，對控制器發出命令控制執行機構挑選出外觀存在問題的禽蛋，同時將處理結果顯示在顯示觸摸屏上。圖像采集單元中使用的攝像頭擁有緊湊型USB接口的高分辨率CMOS工業數字照相機。由DSP的DMA將禽蛋圖像存儲到SDRAM中，等待對采集的圖像做進一步處理。

數字信號處理器（DSP）具有運算速度快和實時處理能力，能夠使用編程語言實現各種復雜的控制算法，同時DSP能夠實現強大的擴展功能。選TMS320F28335作為主要控制芯片，該芯片是由TI公司推出的高性能集成外設的32位微型處理控制器，具有強大的數字信號處理功能，該款處理器能夠滿足智能圖像處理，使用該款處理器能夠大大降低系統硬件成本，檢測系統中主要通過FLASH閃存和同步動態隨機存取內存對程序進行存儲。顯示系統主要由LCD、LCD控制器（S3C2400）、觸摸屏組成。I/O單元可以實現檢測系統傳感器信息采集及執行機構控制。

3 控制系統軟件設計

對于禽蛋品質在線檢測系統，要獲得快速、準確的檢測結果，不僅需要采集高質量的禽蛋圖像，快速識別、邊緣處理、圖像分割等圖像處理算法，還需要一套穩定可靠、高效運行的軟件系統作為保障。系統軟件是使用C程序語言開發的，在Windows環境下運行。C#是微軟公司發布的一種面向對象、運行于.NET Framework之上的高級程序設計語言。禽蛋品質在線智能檢測系統軟件設計按照系統實現的功能，將軟件設計為四大部分：用戶關系系統、禽蛋圖像采集系統、圖像算法處理系統及檢測結果存儲與管理系統。檢測系統軟件整體結構如圖3所示。

圖3 檢測系統軟件整體結構

禽蛋品質在線檢測系統是擁有多功能的程序結構。禽蛋圖像采集、禽蛋外觀圖像處理算法均需要占用較長的芯片處理時間，為了不影響主要程序的響應，在軟件設計編程過程中采用多段子程序處理技術。程序的子程序主要有圖像采集子程序、禽蛋圖像處理算法子程序。通過主程序和子程序共同實現禽蛋品質在線檢測系統的功能。其中，主程序主要負責畫面的顯示、更新、人機交互，并負責整個在線檢測系統軟件流程邏輯。

4 試驗分析

圖4 檢測流程

為了驗證設計的禽蛋品質在線檢測控制系統的準確性和穩定性，進行相關試驗統計分析。選取200枚某農貿市場采購的新鮮雞蛋，其中100枚進行人為破壞，其中50枚裂紋蛋、50枚外殼存在污斑雞蛋，每個樣本采集3個側面圖像，因此裂紋蛋和污斑蛋總共采集180幅禽蛋圖像。利用設計的禽蛋檢測控制系統對其進行檢測，綜合所有采集圖像對外觀缺陷雞蛋進行識別，具體工作流程如圖4所示，試驗結果如表1所示。

表1 試驗結果

從試驗結果可以看出，設計的禽蛋食品在線智能檢測控制方法能夠實現95.6%禽蛋外觀識別率。試驗結果表明該檢測系統完全能夠滿足檢測需求。系統能夠穩定可靠運行，能夠大幅提高禽蛋生產企業生產效果，并提高禽蛋檢測效率。

5 結語

以禽蛋食品外觀缺陷檢測為研究對象，為解決傳統人工檢測效率低、檢測精度低等問題，設計一種基于機器視覺檢測的禽蛋外觀缺陷檢測控制系統。詳細介紹檢測系統硬件結構，利用圖像采集、圖像處理等技術實現禽蛋外觀缺陷檢測。在硬件結構基礎上對檢測系統軟件進行設計，并給出檢測系統軟件整體結構。試驗結果表明，通過該檢測控制系統對禽蛋進行檢測，其檢測準確率可達95.6%，該檢測方法完全能夠滿足檢測要求。