碾米機視覺識別裝置的結構設計與優化

程 科 ，黃文雄 ，郭亞麗 ，周 娜 ，謝 健 ，王嘉維，宋少云，王 宏，戴智華，王 彪，金剛強

（1. 國糧武漢科學研究設計院有限公司，湖北 武漢 430079；2. 武漢輕工大學，湖北 武漢 430023；3. 衢州市庫米賽諾糧食機械制造有限公司，浙江 衢州 324000）

稻谷作為中國主要糧食作物之一，其產量約占全球總產量的五分之一以上，并呈現逐年增加的趨勢[1]。在稻谷碾米過程中，70%以上的碎米產生在礱谷和碾米工段[2]。碎米越多，出米率越低，這是許多米廠經濟效益不高的一個主要原因。碾米設備在使用過程中由于碾米機操作工的專業知識及操作技能問題，難以達到設備的最佳狀態，直接影響了稻谷加工企業的經濟效益[3]，而碎米含量是稻米加工品質優劣的重要評價指標，也是稻米分級定價的重要依據，其與稻米加工企業的經濟效益密切相關。

在碎米研究方面，張克平等[4]對谷物的力學特性進行了考察，周顯青等[5]對糙米的機械破碎力學性能進行了試驗與分析，宋少云等[6]對大米破碎仿真進行了研究，提出了一個大米破碎仿真的整體框架。本文在上述研究的基礎上，設計了一臺檢測碾米機碾磨質量的智能閉環檢測系統，并使用離散元仿真軟件EDEM對其核心運動構件進行試驗設計，以期得到最佳的結構參數組合方案。

1 碾米機視覺識別裝置的設計

本文所設計的碾米機視覺識別裝置如圖1所示，該裝置的主要任務是通過從碾米機的出料口抽取樣品來獲取稻米品質的信息，經過數據分析后，將實際檢測到的數值與設定值進行比較，基于比較的結果來控制出料口的執行機構。

圖1 碾米機視覺識別裝置示意圖

該系統由電動推桿（構件6）推動取樣槽（構件5）伸進出料口進行米粒取樣。然后，米粒落到傳送帶（構件1）上，經過3個滾筒（構件7）米粒被分散為一層，傳送帶將米粒運輸到相機正下方進行圖像采集和處理，將獲取的信息傳送到處理和推理單元。將輸入到處理單元的信息與之前準備好的信息進行比較。再將推理后的結果生成指令發給PLC，由PLC控制出料口擋板電機（構件3），以改善米粒的品質。

1.1 取樣裝置

在智能檢測系統中，取樣部分的取樣過程必須自動完成，不能人工操作，因此取樣裝置采用電動推桿直驅物料承接槽，在相同的時間間隔內電動推桿驅動承接槽伸進出料口取樣。

1.2 米粒分離裝置

米粒分離裝置裝在圖像采集裝置和取樣裝置之間，采用3個滾刷依次排列，并與傳送帶之間保持不同的間隙，當米粒行進到滾刷與傳送帶之間的間隙時被分離成單個米粒并平鋪在傳送帶上運送至圖像采集裝置中。

1.3 控制裝置

控制裝置主要由3個電機進行控制，電動推桿（構件6）控制取樣槽間歇性取米，傳送帶電機（構件9）控制米粒運輸速度，出料口擋板電機控制出料口擋板開合角度。

1.4 視覺識別裝置

視覺識別裝置主要由相機拍取照片，隨后將圖片信息交由圖像處理單元進行信息處理。

2 碾米機視覺識別裝置的結構優化設計

優化設計的主要目的是：保證米粒流能夠順利地從取樣槽中流動到皮帶上，并在皮帶上均勻散開為單層，以便視覺識別裝置進行正常工作。

米粒的流動屬于散體力學的范疇，在當前學術界，離散元建模及仿真已成為散體力學研究的有效方法，而EDEM是離散元建模及仿真的常用軟件平臺，所以本文以EDEM為仿真平臺，對米粒流在該裝置上的運行過程進行動力學仿真，根據米粒在皮帶上散開的效果來確定該裝置中的最優結構參數。

2.1 離散元建模

根據大米出料后的運動情況和物料承接槽的接觸方式，顆粒與顆粒、顆粒與幾何體的接觸模型均采用 Hertz-Mindlin 無滑動接觸模型，并設置重力大小及方向。設置糙米的材料屬性及接觸屬性分別如表1、表2所示[7]。

表1 糙米的材料屬性

表2 接觸屬性

EDEM 軟件中的顆粒模型均為球體模型或由球體顆粒模型組成。為了準確建立糙米顆粒模型，根據實際糙米的外形結構和尺寸，在三維軟件中建立一個類似糙米外形的橢球形模型，其三軸長度分別為 2、3、6 mm，然后將其導入 EDEM 中。隨后填充球形顆粒，使其顆粒模型外形更接近實際糙米外形，并設置糙米材料屬性（見表1）。建立的糙米模型[7]如圖 2所示。

圖2 米粒的顆粒模型

2.2 虛擬仿真的試驗方案設計

對該裝置進行力學分析后，確定主要對該結構中的3個參數（見表3）進行仿真優化，分別是：取樣槽的坡度（α）、傳送帶的速度（v）以及第三個滾筒與傳送帶之間的間隙（d）。而后主要以米粒顆粒數量（Q）和米粒顆粒下落時間（t）作為參考結果。

表3 機構的優化參數

取樣槽的坡度：根據實體碾米機出料口的高度和傳送帶的高度，以及為了碾過的米能落到傳送帶中心將傳送帶的坡度設置為 34°、36°、38°、40° 4 個水平量，紀錄從出料口到米粒全部落到傳送帶上的時間 。

傳送帶的速度：取樣的米粒重量為50 g左右，米粒在傳送帶上的堆積高度約為10 cm，由于考慮到帶速給米粒的慣性，會導致米粒在通過滾筒時飛濺從而影響仿真結果，因此人為規定帶速為0.3、0.4、0.5、0.6 m/s。

第三個滾筒與傳送帶的間隙：根據實際糙米所構建的顆粒模型，間隙取4個水平量，分別為2.0、2.5、3.0、3.5 mm。

其中，由于坡度主要影響米粒落到傳送帶的時間以及在該位置的分布狀況，而傳送帶的速度和滾筒與傳送帶的間隙主要影響米粒在傳送帶平面上的分布狀況，因此分開討論坡度和其余兩種參數。

為了直觀得到坡度對米粒分布以及下落時間的影響，記錄不同坡度的下落所需時間和落料口正下方以外的米粒數量，從而間接地分析不同坡度所造成的影響，最終由下落時間和米粒數量來確定取料槽的坡度。設定參數和仿真結果見表4。

表4 不同坡度的設定參數和仿真結果

米粒在傳送帶上的分布情況將轉化為一定時間內通過滾筒的米粒數量來間接得出，而米粒數量則是由滾筒與傳送帶之間的間隙和傳送帶的帶速確定，因此將此仿真設計為二因素四水平的正交試驗，在通過EDEM進行仿真后，仿真參數和仿真結果見表5。

表5 L(42)正交試驗結果

3 討 論

按照表4所得出的仿真參數和結果，取樣槽的坡度分別為 34°，36°，38°，40°時，全部米粒從出料口移動至傳送帶的初始狀態所用時間以及四周米粒的數量如圖3所示。隨著坡度的增高，米粒下落至傳送帶的時間變短，但也增大了米粒落至傳送帶的末速度，導致米粒飛濺出傳送帶的數量增多。

圖3 不同坡度所需時間和米粒顆粒數量

取料槽的坡度從34°至40°時，米粒全部落到傳送帶的時間由1.67 s降低為1.47 s，由此可以得出增大取樣槽的坡度會減少米粒運輸的時間，但也會增加取樣的難度，因此考慮選擇38°為取樣槽的坡度。

由于考慮到帶速給米粒的慣性，并且考慮到在不同間隙搭配不同帶速的情況下，米粒通過滾筒后的顆粒數量不同，因此采用Minitab對L(42)的正交試驗進行圖表分析。圖4反映了速度和間隙分別對米粒顆粒數量的影響程度，相對速度而言間隙的增大會大幅度增加米粒顆粒數量。圖5反映了最大間隙和最小間隙隨著速度變化而得出的米粒顆粒數量圖，間隙為2.75 mm的曲線為最大與最小間隙的折中模擬方案。圖6為顆粒數量與間隙、速度的曲面圖，隨著速度和間隙的增減，米粒顆粒數量也相應的增減。

圖4 速度、間隙-顆粒數量主效應圖

圖5 速度-顆粒數量交互作用圖

圖6 顆粒數量與間隙、速度的曲面圖

圖7反映了不同間隙下，速度-米粒顆粒數量變化曲線圖，只有速度為0.4、0.5 m/s時的圖像波動較為平穩。而圖8反映了不同速度下，間隙-米粒顆粒數量變化曲線圖，當間隙為2.5、3.0 mm時米粒顆粒數量基本集中在180～300的范圍，而間隙為3 mm時米粒顆粒數量則更為集中，基本集中在220～300的范圍。

圖7 速度-顆粒數量折線圖

圖8 間隙-顆粒數量折線圖

滾筒與傳送帶間隙為2 mm時，圖中只有少量米粒分布，是因為米粒成堆時由于相互之間力的作用以及滾筒對米粒顆粒的阻礙，導致大部分米粒無法通過2 mm的間隙。滾筒與傳送帶間隙為2.5、3.0 mm時，有米粒通過，但逐漸減少，是因為大量米粒集中在中間部位無法通過，滾筒與傳送帶間隙為3.5 mm，傳送帶速度在0.3、0.4 m/s時米粒數量較為合適，但由于間隙過大，導致米粒顆粒堆積，不便于檢測，傳送帶速度為0.5、0.6 m/s時米粒數量過多，米粒堆積更加明顯。因此，第三根滾筒與傳送帶之間的間隙選擇2.5 mm或3.0 mm，傳送帶帶速選擇0.5 m/s。

4 結 論

本文針對碾米機的智能檢測系統的結構進行了設計和EDEM仿真，從仿真結果可知，在選擇取樣槽的坡度為38°、傳送帶的速度為0.5 m/s以及第三個滾筒與傳送帶的間隙為2.5 mm或3.0 mm的情況下，米粒在落點周圍較為集中，通過滾筒后米粒之間較為分散，為機器視覺系統的圖像識別提供了較好的條件。