基于正交双目机器视觉的水果分级装置制造方法及图纸

基于正交双目机器视觉的水果分级装置，其中，待测水果置于设置在密封箱体底板上的传送带上，电机与传送带连接，第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构设置在传送带两侧，密封箱体的上部安装有第一工业相机，密封箱体的右侧安装有第二工业相机，且第一工业相机与第二工业相机的中轴线正交；同时内置有图像采集模块的第一工业相机和第二工业相机分别与显示处理主机连接，显示处理主机内置有用于对图像实时进行处理的图像处理模块，第二水果横向中心位置检测机构上设置有用于进行计时的计时器；利用正交双目机器视觉技术对连续单个水果实现无损自动分级，分级准确率极高，速度快，具有广阔的应用前景。

Fruit Grading Device Based on Orthogonal Binocular Machine Vision

【技术实现步骤摘要】
基于正交双目机器视觉的水果分级装置
本专利技术涉及水果分级
，尤其涉及一种基于正交双目机器视觉的水果分级装置。
技术介绍
目前，国内对于水果的分级主要依靠人工结合机械实现，然而通过人工直观判断直径不好把握，人工分级误差非常大，且在分级过程中，工作繁琐，效率较低，容易对水果造成接触性损害，同时存在较强的主观因素，此类传统分级方法已不能满足水果分级的需要。近年来，分级方法逐渐转向机器视觉方向，可实现无损分级，且具有高效率，高准确性的特点，现如今机器视觉技术广泛运用于产品分级，如鸡蛋、柑橘、梨等，而对于水果这种品种繁多，大小形状不一、结构较复杂的水果研究较少。采用机器视觉检测物体的特征信息及分级的研究众多，张庆怡等通过机器视觉技术实现苹果大小和腐烂面积的检测【张庆怡,顾宝兴,姬长英,等.苹果在线分级系统设计与试验[J]．华南农业大学学报，2017，38(4):117-124．】；李龙等在基于机器视觉苹果外观品质检测中，对苹果运动状态下的图像进行提取和合成，随后对图像进行高斯滤波，大律法二值化以及轮廓提取处理，并轮廓进行圆拟合处理，利用拟合圆直径得到该苹果的大小【李龙，彭彦昆,李永玉.水果内外品质在线无损检测分级系统设计与试验[J].农业工程学报，2018，34(9)：267-275.】；陈艳军等设计了一套基于机器视觉技术的苹果分选系统，通过扫描提取轮廓，提出了以苹果轮廓线上两点之间的最大距离作为分级标准和以苹果最大横截面直径【陈艳军,张俊熊,李伟,任永新,谭豫之.基于机器视觉的苹果最大横截面直径分级方法[J].农业工程学报,2012,28(2)：284-288】；黄辰等借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓【黄辰,费继友.基于图像特征融合的苹果在线分级方法[J].农业工程学报,2017,33(1)：285-291】；赵娟等设计了一套基于机器视觉技术检测水果外观缺陷的系统，该系统主要包括单通道在线传送装置、图像采集装置及分选装置，利用数字处理方法分析苹果表面的缺陷，提出利用面积比来判断水果缺陷大小，苹果表面缺陷的总检测正确率为92.5%【赵娟,彭彦昆,SAGARDHAKAL等.基于机器视觉的苹果外观缺陷在线检测[J].农业机械学报,2013,44(1):260-263.】；牛晓颖等介绍了水果内外部品质检测的近红外、机器视觉和信息融合技术，近红外技术用于水果成熟度、坚实度、可溶性固形物和内部缺陷等内部品质的检测，机器视觉用于水果大小、形状、颜色、表面缺陷等外部品质的检测【牛晓颖、贡东军、王艳伟等基于近红外光谱和化学计量学的李果实成熟度鉴别方法研究[J].现代食品科技,2014,30(12):230-234】；张玉华等介绍了水果内外部品质检测的近红外、机器视觉和信息融合技术，近红外技术用于水果成熟度、坚实度、可溶性固形物和内部缺陷等内部品质的检测,机器视觉用于水果大小、形状、颜色、表面缺陷等外部品质的检测【张玉华、孟一、张明岗等基于近红外、机器视觉及信息融合的水果综合品质检测[J].食品工业,2018,39(11):247-250】；虽然机器视觉检测水果的特征参数已有众多研究，但主要侧重于算法，对于分级最重要的要素水果大小检测、颜色研究极少，少有对于水果大小检测的研究，精度不高。
技术实现思路
本专利技术所解决的技术问题在于提供一种基于正交双目机器视觉的水果分级装置，以解决上述
技术介绍
中的缺点。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：基于正交双目机器视觉的水果分级装置，包括第一工业相机、第二工业相机、密封箱体、第一水果横向中心位置检测机构、第二水果横向中心位置检测机构、显示处理主机及电机，其中，待测水果置于设置在密封箱体底板上的传送带上，电机与传送带连接，第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构设置在传送带两侧，密封箱体的上部安装有第一工业相机，密封箱体的右侧安装有第二工业相机，且第一工业相机与第二工业相机的中轴线正交；同时内置有图像采集模块的第一工业相机和第二工业相机分别与显示处理主机连接，显示处理主机内置有用于对图像实时进行处理的图像处理模块，第二水果横向中心位置检测机构上设置有用于进行计时的计时器。在本专利技术中，第一工业相机与第二工业相机上分别安装有用于补光的光源，且光源为无极调光灯源。在本专利技术中，密封箱体采用黑色材质制成，使背景色简单化，易于与待测水果区分，便于图像处理得到完整的水果轮廓图。在本专利技术中，密封箱体、显示处理主机及电机分别安装在机架上。在本专利技术中，第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构上分别设置有用于检测待测水果位置的触碰传感器。在本专利技术中，设置在传送带两侧的第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构分别安装在机架上，且第二水果横向中心位置检测机构位于相机拍照中心点下方。在本专利技术中，电机带动传送带以速度为V匀速转动时，待测水果经第一水果横向中心位置检测机构与第二水果横向中心位置检测机构检测后被输送至准确的待拍照位置，假设第一水果横向中心位置检测机构距离相机拍照中心点为S，待测水果前端触发第一水果横向中心位置检测机构的时间为t1，待测水果后端触发第一水果横向中心位置检测机构的时间为t2，则可计算出待测水果的果径约为R=V*(t2-t1)，待测水果继续向前传送，当待测水果前端运动至第二水果横向中心位置检测机构时触发第二水果横向中心位置检测机构，启动计时器开始计时，可计算出待测水果横向中心到拍照中心需要的传送时间为t3=（t2-t1）/2，在相应的时间停止输送带运动，即实现待测水果横向中心与相机拍照中心对齐，第一工业相机和第二工业相机的图像采集模块开始启动采集图像，而后将采集的待测水果图像传送至显示处理主机的图像处理模块，图像处理模块开始处理待测水果图像，图像处理流程如下：a、读取待测水果彩色图像；b、图像灰度化：通过对待测水果彩色图像进行R分量提取得灰度图，同时记录水果外观有无明显损伤；c、R分量转换HSI分量：HSI分量由H、S、I三个分量组成，其中，H分量表示为物体的颜色，S分量表示物体颜色的饱和度，S值越大则颜色越深，I分量表示为物体的亮度，I值越大则亮度越高，S分量和I分量都受到光源影响，故选用HSI分量中的H分量作为水果颜色的分级依据；d、二值化处理：通过二值化处理，使检测对象与背景较为明显地凸显出来，提取R分量后的图像已经是一个灰度图，采用graythresh函数，使用最大类间方差法找到最佳阈值，采用最佳阈值进行二值化处理，可得到理想的二值化效果图；e、降噪处理：对二值化效果图进行降噪处理，运用bwlabel函数，采用8连通方式寻找区域，得出较为准确的结果，可返回一个相同大小的矩阵、连通区域数量，只输出最大连通区域，可有效地去除噪声；f、轮廓提取：运用腐蚀、膨胀等的数学模型，直接对降噪后图像进行运算，经过膨胀操作后物体边界会向外部扩张，变粗变清晰，可准确、快速提取目标轮廓，经过图像预处理，已得到噪声较少的二值图，因此直接对图像进行腐蚀等运算即可得到标准轮廓图；g、轮廓拟合：对提取的标准轮廓图进行轮廓拟合，得到清晰的轮廓曲线；h、MATLAB算法处理：将提取标准轮本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于正交双目机器视觉的水果分级装置，包括第一工业相机、第二工业相机、密封箱体、第一水果横向中心位置检测机构、第二水果横向中心位置检测机构、显示处理主机及电机，其特征在于，待测水果置于设置在密封箱体底板上的传送带上，电机与传送带连接，第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构设置在传送带两侧，密封箱体的上部安装有第一工业相机，密封箱体的右侧安装有第二工业相机，且第一工业相机与第二工业相机的中轴线正交；同时内置有图像采集模块的第一工业相机和第二工业相机分别与显示处理主机连接，显示处理主机内置有用于对图像实时进行处理的图像处理模块，第二水果横向中心位置检测机构上设置有用于进行计时的计时器；进行水果分级的步骤为：A、由传送带传输待测水果；B、利用第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构确定待测水果的拍照位置；C、对待测水果进行图像采集；D、对采集的图像进行处理；E、根据水果分级模型对待测水果分级；利用第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构确定待测水果的拍照位置具体流程如下：电机带动传送带以速度为V匀速转动时，待测水果经第一水果横向中心位置检测机构与第二水果横向中心位置检测机构检测后被输送至准确的待拍照位置，假设第一水果横向中心位置检测机构距离相机拍照中心点为S，待测水果前端触发第一水果横向中心位置检测机构的时间为t1，待测水果后端触发第一水果横向中心位置检测机构的时间为t2，则计算出待测水果的果径约为R=V*(t2‑t1)，待测水果继续向前传送，当待测水果前端运动至第二水果横向中心位置检测机构时触发第二水果横向中心位置检测机构，启动计时器开始计时，以计算出待测水果横向中心到拍照中心需要的传送时间为t3=（t2‑t1）/2，在相应的时间停止输送带运动，即实现待测水果横向中心与相机拍照中心对齐，进而确定待测水果的拍照位置；对采集的图像进行处理具体流程如下：a、读取待测水果彩色图像；b、对待测水果彩色图像进行R分量提取得灰度图，同时记录水果外观有无明显损伤；c、进行R分量转换HSI分量：HSI分量由H、S、I三个分量组成，其中，H分量表示为物体的颜色，S分量表示物体颜色的饱和度，S值越大则颜色越深，I分量表示为物体的亮度，I值越大则亮度越高，S分量和I分量都受到光源影响，故选用HSI分量中的H分量作为水果颜色的分级依据；d、对提取R分量后的图像采用最佳阈值进行二值化处理得二值化效果图；e、对二值化效果图进行降噪处理；f、运用腐蚀、膨胀等的数学模型，直接对降噪后图像进行运算得到标准轮廓图；g、对提取的标准轮廓图进行轮廓拟合；h、将提取标准轮廓图的特征量作为像素点数值，并多次计算相邻两个像素点的距离，求得两点距离的平均值，以实现像素坐标至实际坐标的转化，提取俯视图像的果径R1、侧视图像果径R2，同时计算R1和R2的比值；将提取标准轮廓图的特征量作为像素点数值，并多次计算相邻两个像素点的距离，求得两点距离的平均值，在通过MATLAB算法计算待测水果果径；水果分级模型由三个要素构成，分别是果径大小、水果颜色、水果形状，三个特征量均由图像处理模块中的图像预处理得出，R1、R2值越大，说明水果果径越大，则水果越大，HSI分量中H值越大，则说明水果颜色越深，R1和R2的比值越接近1则说明水果形状越接近圆形，分级结果将显示在显示处理主机的人机交互界面。...

【技术特征摘要】
1.基于正交双目机器视觉的水果分级装置，包括第一工业相机、第二工业相机、密封箱体、第一水果横向中心位置检测机构、第二水果横向中心位置检测机构、显示处理主机及电机，其特征在于，待测水果置于设置在密封箱体底板上的传送带上，电机与传送带连接，第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构设置在传送带两侧，密封箱体的上部安装有第一工业相机，密封箱体的右侧安装有第二工业相机，且第一工业相机与第二工业相机的中轴线正交；同时内置有图像采集模块的第一工业相机和第二工业相机分别与显示处理主机连接，显示处理主机内置有用于对图像实时进行处理的图像处理模块，第二水果横向中心位置检测机构上设置有用于进行计时的计时器；进行水果分级的步骤为：A、由传送带传输待测水果；B、利用第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构确定待测水果的拍照位置；C、对待测水果进行图像采集；D、对采集的图像进行处理；E、根据水果分级模型对待测水果分级；利用第一水果横向中心位置检测机构和第二水果横向中心位置检测机构确定待测水果的拍照位置具体流程如下：电机带动传送带以速度为V匀速转动时，待测水果经第一水果横向中心位置检测机构与第二水果横向中心位置检测机构检测后被输送至准确的待拍照位置，假设第一水果横向中心位置检测机构距离相机拍照中心点为S，待测水果前端触发第一水果横向中心位置检测机构的时间为t1，待测水果后端触发第一水果横向中心位置检测机构的时间为t2，则计算出待测水果的果径约为R=V*(t2-t1)，待测水果继续向前传送，当待测水果前端运动至第二水果横向中心位置检测机构时触发第二水果横向中心位置检测机构，启动计时器开始计时，以计算出待测水果横向中心到拍照中心需要的传送时间为t3=（t2-t1）/2，在相应的时间停止输送带运动，即实现待测水果横向中心与相机拍照中心对齐，进而确定待测水果的拍照位置；对采集的图像进行处理具体流程如下：a、读取待测水果彩色图像；b、对待测水果彩色图像进行R分量提取得灰度图，同时记录水果外观有无明显损伤；c、进行R分量转换HSI分量：HSI分量由H、S、I三个分量组成，其中，H分量表示为物体的颜色，S分...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈熵，巫帮锡，李旭，谢方平，康江，谭宁宁，廖杰，刘成鑫，
申请(专利权)人：湖南农业大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43