基于圖像處理的雞蛋質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計

傅雨亭 高淳楠

摘 ? 要：雞蛋質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計是對在強光環(huán)境下采集到的雞蛋圖像進行圖像處理，從而得到一些有關(guān)雞蛋性狀的圖像特征，這些特征能夠反映雞蛋的質(zhì)量等。通過設(shè)計一個無干擾光的環(huán)境來避免外界環(huán)境干擾，提高圖像質(zhì)量和系統(tǒng)魯棒性。同時利用topsis法（優(yōu)劣解距離法）建立評估雞蛋質(zhì)量的數(shù)學(xué)模型，輸入從大量雞蛋樣品采集到的數(shù)據(jù)，從而得到了相當完善和理想的評價體系。因此最終系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對雞蛋質(zhì)量的自動檢測，可有效降低人力成本，具有一定的實用價值，尤其適合應(yīng)用于大規(guī)模生產(chǎn)雞蛋的地方。

關(guān)鍵詞：雞蛋質(zhì)量檢測 ?圖像處理 ?topsis法

中圖分類號：TP391.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）04（c）-0088-02

1 ?視覺方案設(shè)計

1.1 視覺環(huán)境設(shè)計

我們希望能夠排除外界干擾，因此需要遮光環(huán)境，設(shè)計一個如圖1所示的結(jié)構(gòu)，四周做遮光處理。最下側(cè)是一個強光源（以下稱為燈一）;最上面是攝像頭;左側(cè)是一個帶有吸盤的一軸機械臂，能固定雞蛋做旋轉(zhuǎn)運動;右側(cè)是兩軸機械臂，上面搭載了另外一個強光源（以下稱為燈二），能夠調(diào)節(jié)光線在水平方向上的入射角度，避免因為燈罩外殼遮擋到雞蛋氣室的情況出現(xiàn)。在這個結(jié)構(gòu)內(nèi)，有且僅有兩個我們設(shè)置的光源，因此大大提高了系統(tǒng)的魯棒性，可以適用于更多的場景。

1.2 識別方案設(shè)計

1.2.1 指標提取選擇及論證。

我們希望通過雞蛋的特征來判斷雞蛋的狀態(tài)，關(guān)注的主要是雞蛋的外形，氣室，蛋黃等特征，在查閱了一些相關(guān)文獻之后，發(fā)現(xiàn)一般的雞蛋蛋形指數(shù)（雞蛋短長軸之比）在0.72～0.76之間[1]，且新鮮的雞蛋氣室更小，蛋黃更小[2]，因此，并最終提取三個指標：

（1）相對蛋形指數(shù)。雞蛋短軸和長軸比例到區(qū)間0.72～0.76的距離。

（2）蛋黃面積比。雞蛋蛋黃面積占雞蛋截面面積的比例。

（3）氣室面積比。雞蛋氣室面積占雞蛋截面面積的比例。

1.2.2 圖像處理方案

我們的圖像處理過程如下。

首先把原圖的色道分離，分為BGR三通道，充分利用三通道的不同特征，使用方式各有不同。B層圖像雞蛋色塊的像素值分布均勻但較低;而R層圖像雞蛋色塊像素值不僅分布均勻而且較高，可用于分割前后景;G層圖像雞蛋色塊像素值強度適中，顯然因為蛋黃、厚度和透光率等多種原因?qū)е孪袼刂捣植疾痪舱眠m用于提取蛋黃或氣室區(qū)域。

（1）獲取雞蛋輪廓和長短軸。

打開燈一，獲取圖像。對R層圖像做簡單的全局自適應(yīng)閾值處理，例如ostu算法[3]，即可得到雞蛋區(qū)域，但如果周圍環(huán)境存在其他物體或噪聲的話，就對圖像提取輪廓，在圖像內(nèi)的最大輪廓即為雞蛋輪廓。同時，將該輪廓圍成的區(qū)域作為掩膜，方便后續(xù)繼續(xù)處理使用。最后再提取輪廓的最小外接矩形即可得到雞蛋的長軸和短軸。

（2）獲取雞蛋蛋黃部分。

取掩膜對G層圖像進行處理，濾除其他噪聲得到雞蛋區(qū)域。

對雞蛋區(qū)域進行直方圖統(tǒng)計，以統(tǒng)計得到的最高的像素值的統(tǒng)計量除10位閾值，向先和向后尋找起始像素值Vstar和結(jié)束像素值Vend。以為閾值進行二值化。

選取一個最靠近雞蛋大端邊緣中心的0值像素點，如果該像素點離雞蛋大端邊緣中心的距離不超過1/5個長軸，則選取該點為一種子，再選取離雞蛋中心最近的一個0值像素點為另一種子，開始聚類，最后可得蛋黃點集和氣室點集。取蛋黃點集的重心為中心，以圓形區(qū)域向外擴張，每次半徑擴張一個像素，直到圓形區(qū)域內(nèi)0值占比在95% 以下時停止擴張，此時圓的區(qū)域就是蛋黃區(qū)域。

如果選取到的那個最靠近雞蛋大端邊緣中心的0值像素點，距離雞蛋大端邊緣中心超過1/5個長軸，則直接取所有0值點的重心為中心，向外畫圓擴張，擴張步驟同上，最終也可得蛋黃區(qū)域。結(jié)合我們之前得到的雞蛋長短軸，也就得到了蛋黃面積比。

（3）獲取雞蛋氣室部分。

用兩軸機械臂控制燈二正對雞蛋大端中心位置，同時利用一軸機械臂控制雞蛋以60°為步進旋轉(zhuǎn)一周，攝像頭配合采集6張圖像。

然后提取6張圖的G層的前景，即雞蛋區(qū)域，再做直方圖統(tǒng)計，全部統(tǒng)計在一個表中，最后使用簡單的全局閾值處理即可找到閾值，二值化后即可得到除氣室外的雞蛋面積，配合前面得到的掩膜即可得到氣室面積或面積比。

使用二分法迭代，找到使得氣室面積最大的電機角度后，將其左或右轉(zhuǎn)90°，兩軸機械臂也控制入射位置左或右調(diào)整。具體入射點為：最大氣室面積在長軸方向的高度減去其與最大氣室面積在長軸方向的高度的平均值處沿短軸方向切割雞蛋的邊緣點。調(diào)整好后采集一張照片，同上，分離前后景后進行簡單的閾值分割，對分割出來的高光部分進行邊緣檢測，然后用radon變換找邊緣中的直線，該直線用于雞蛋掩膜區(qū)域即可求得氣室面積比。

2 ?評價指標構(gòu)建（topsis法）

2.1 構(gòu)造歸一化初始矩陣

原始數(shù)據(jù)矩陣

構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣，屬性進行向量規(guī)范化

歸一化處理得到標準矩陣

2.2 確定最優(yōu)和最劣方案

最優(yōu)方案

最劣方案

2.3 計算接近程度

各對象與最優(yōu)最劣方案的接近程度

貼近程度

3 ?模型結(jié)果與分析

雞蛋的黏稠度是用來衡量雞蛋質(zhì)量的一個重要指標，常以哈氏單位來表示，黏稠度小通常意義下代表雞蛋的質(zhì)量不佳。為了檢驗我們的系統(tǒng)建模評分是否客觀準確，我們?nèi)∷袠悠分械?00個進行處理，得到其粘稠度與我們得到的評分之間的比較，明顯線性相關(guān)。

4 ?結(jié)語

該系統(tǒng)利用在遮光環(huán)境下采集的圖像進行進一步的處理以得到相關(guān)指標，通過數(shù)學(xué)建模進行評價，得到的結(jié)果經(jīng)過檢驗分析是相對客觀準確的。

參考文獻

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