猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验

屈 婷，齐康康，刘亚东，张莎莎，高建敏，崔永杰

(西北农林科技大学 机械与电子工程学院，陕西 杨凌 712100)



猕猴桃外观尺寸在线检测分级系统设计与试验

屈 婷，齐康康，刘亚东，张莎莎，高建敏，崔永杰

(西北农林科技大学 机械与电子工程学院，陕西 杨凌 712100)

目前市场上存在的猕猴桃分级机械主要是针对质量特征进行分级的大型机械，而消费者在购买猕猴桃时往往更注重它的外观品质，且大型设备难以在以农户小规模营销为主的市场环境下得到普及。为了实现猕猴桃外观品质的自动分选，适应广大猕猴桃种植农户的需求，设计了一种基于机器视觉的小型移动式猕猴桃外观尺寸在线检测与分级系统。该系统主要由输送机构、检测机构、分级执行机构和控制系统组成。输送机构采用倾斜式输送带方案，结构简单，便于实现猕猴桃的输送和分级；检测机构采用图像处理的方法得出猕猴桃的大小等级信息；分级执行机构借助猕猴桃的重力与旋转磁铁的开合实现猕猴桃的分离。对样机进行了试制和验证试验，结果表明：该系统的平均分级成功率为96.3%，单个猕猴桃分级时间约为2.5s。该猕猴桃检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供了基础和依据。

猕猴桃；机器视觉；分级系统；在线检测

0 引言

我国作为世界上猕猴桃种植面积最大的国家，却面临着出口份额极低的尴尬境地。其主要原因是：随着人们生活水平的提高，对于猕猴桃品质的要求也越来越高，而我国大多数企业仍主要依靠人工感官实现猕猴桃的品质检测与分级，不仅劳动量大、成本高，而且检测结果存在人为因素的影响，误差大。因此，如何发挥我国猕猴桃的资源优势和产量优势，扩大猕猴桃出口，已成为我国猕猴桃产业面临的一个重大现实问题，研究猕猴桃检测分级机械具有重要意义[1-3]。

通过对现存猕猴桃分级装置的调研分析可知[4]：目前我国市场上存在的猕猴桃分选机械大都是针对质量进行分级的大型机械，且大都结构复杂、价格昂贵，不适合于广大农户的需求。因此，伴随着计算机机器视觉技术的高速发展，利用该技术检测果品的外观品质已成为一种趋势[5]。

国外自动化分级生产线已经相当完备，早在20世纪70年代左右就将基于计算机视觉的分级方法应用于水果的分级[6]。例如，美国的OSCARTM型和MERLIN 型高速水果分级生产线，广泛用于对苹果、梨、橘子、桃等水果的分等定级和品质检测[7]。由于猕猴桃的区域性特征，实现基于机器视觉的猕猴桃外观大小检测与分级的设备至今在国内尚处于试验研发阶段。在水果品质检测方面，国内一些学者进行了相关的研究：葛纪帅等设计了一种基于智能称重的球型水果实时、动态检测的分级生产线[8]；任杰等完成了基于PLC的水果大小连续分级设备的设计，以水果高度特征作为评价其大小等级的标准[9]；王松磊对红枣自动分级机搓动旋转输送系统进行了研制[10]；谈英等基于颜色和质量设计了苹果在线分级系统[11]；邓继忠等进行了小型农产品分选机设计与试验[12]；彩玉对机械抛掷式水果分级机进行了设计，按质量品质对水果进行分级[13]。上述水果分级系统大多还是采用机械方式进行分级，结构复杂，易对果实造成损伤，且目前国内针对猕猴桃分级设备的研究较少。

针对以上存在的问题，本文研制了基于机器视觉的小型移动式猕猴桃在线检测分级系统，具有体积小、运输和分级机构结构简单、成本低及不易损伤果实等优点。该设备实现了猕猴桃果实检测分级的机械化、自动化，迎合了农户小规模营销的需要[14]。

1 总体设计方案

本研究设计的小型移动式猕猴桃在线检测与分级装置的整体结构如图1 所示。此装置由倾斜式输送机构、外观尺寸检测机构、分级执行机构与控制系统组成。

工作原理如图2所示。猕猴桃在传送带上运输，进入检测箱后经过外观尺寸检测机构，完成对猕猴桃外观尺寸的检测，并对图像进行实时处理，得出猕猴桃大小等级信息，等级信息传递给分级执行机构；当猕猴桃到达对应等级的分级槽处时，相应的旋转磁铁旋转，从而带动分离挡板打开，使水果在对应等级的出口卸下，完成水果按外观尺寸的准确分级。系统运行过程中，各猕猴桃的分级执行操作并行进行，保证了分级的效率。

1.输送机构 2.外观品质检测机构

图2 猕猴桃检测分级工作原理图

2 输送机构设计

2.1 输送机构总体设计

水果输送机构包括电动机、电机调速器、输送带、输送带挡条、输送带侧挡板和角度调整杆等机构。为了简化机构设计，使猕猴桃在自身的重力作用下落入分级槽，从而实现果实的分离，输送带设计成倾斜式。该倾斜式输送带由电机提供动力，带动皮带转动，通过皮带挡条、输送机侧面挡板及分离挡板的限位作用，实现猕猴桃运输。输送带的倾斜角度由角度调整杆进行调节，角度调整杆位于输送带的后方。图3所示为角度调整杆放大图，其主要由固定板、调节螺栓和调整螺母组成。

1.调节螺母 2.调节螺杆 3.固定板 4.电机 5.调速器

2.2 相关基础实验

为了给果实运输机构、分离机构部件的设计及整个平台的设计加工提供数据支撑和理论依据，进行了相关基础性试验。

2.2.1 猕猴桃果实物理参数研究

通过对西北农林科技大学眉县猕猴桃试验站和陕西省齐峰果业有限公司随机选取的932个海沃德品种猕猴桃的外形尺寸和质量进行测量, 得出了猕猴桃果实的长轴、短轴和质量等尺寸参数，实验数据统计结果如下表1所示。

表1 猕猴桃物理参数统计结果

2.2.2 猕猴桃果实滑动摩擦角实验

以“脐红”、“海沃德”、“金艳”、“金香”和“徐香”5个品种的猕猴桃为实验对象。将各品种的猕猴桃按照一定的轴向顺序摆放在盛果盒中，滑动摩擦角实验装置如图4所示。

1.表面PU材料木板 2.角度调节杆 3.猕猴桃果实轴向位置

从仓库中随机选取每种猕猴桃10组，每组重复做6次实验，分别取6次实验结果的平均值、最大值、最小值进行统计整理。统计结果如表2所示。

表2 5种猕猴桃摩擦倾角数据(α)

由上表得到5个品种摩擦倾角的数据处理结果：“金艳”品种猕猴桃的摩擦倾角是5个品种中最大的，最大摩擦倾角为30°。

2.3 电功机选型

根据设计要求，设定猕猴桃的物理参数范围：长轴40～100mm，短轴20 ～80mm，猕猴桃输送速度为0.5 m/s，传送带的半径0.35 m；传送带上猕猴桃的最大个数为14个，猕猴桃的单个果质量在50 ～140g之间。

电机功率计算公式为

(1)

其中，m1、m2分别为传送带上所有猕猴桃的总质量和输送带的质量。在此输送带的质量设定为10 kg，实际质量小于10 kg。取单个猕猴桃的最大质量和最大个数的乘积作为m1，猕猴桃输送速度选最大速度，电动机的工作效率μ=0.8，将上述数值代入公式，计算得到输送机所需要的功率为74.8 W。结合实际情况，最终选择成钢5IK90RGN-C型电机。其具体参数如下：电机功率90W，电源50 Hz、单相220 V，输出转速0.1～1 450r/min，输出扭矩0.1～2 N·m，减速比1/3～1/1800。根据电动机的型号和皮带的输送要求，选择AUS22-90型号的调速器，输送速度0.13～4.52 m/min；选择减速箱型号为5GN100K，减速比为1：100。电动机通过齿轮和链条与输送带轮毂连接，带动轮毂旋转，进而带动输送带转动。

2.4 输送机皮带选择

皮带是与猕猴桃果实直接接触的部件，是将电动机的动力转化为猕猴桃前进动力的装置。根据研究要求，皮带要符合实用、价格低廉、耐磨等设计要求。综合分析各种材料皮带的优缺点，最终选择绿色PU材料的皮带。根据前文中猕猴桃物理尺寸参数和整体分级平台设计要求，输送机皮带具体设计如下：皮带周长4 650 mm，宽315mm；皮带上均匀熔接挡条，挡条为透明材料，宽225mm，高20mm，厚3mm，间隔150mm。

2.5 侧挡板机构设计

为了防止猕猴桃在输送的过程中滚落，设计输送机侧挡板(见图5)，该侧挡板与其他机构配合，辅助猕猴桃运输。考虑到部分侧挡板装在检测箱中，避免影响图像提取效果，选用亚克力板(透明材料)制作侧挡板机构。亚克力板具有高透明度，透光率达92%，且有极佳的耐候性，表面强度高，与果实间的摩擦因数极低，加工可塑性大，可制成各种所需要的形状与产品。

图5 侧挡板机构图

根据表1猕猴桃的外形尺寸参数和皮带的设计要求，选定总的挡板长度为1 500mm、宽度30mm、厚度4mm，通过螺栓连接在输送机侧面。

2.6 角度调整杆的设计

根据猕猴桃果实滑动摩擦角实验研究结果，可以得到摩擦倾角的最佳值，设计运输机构的角度调整杆。角度调整杆由螺栓杆和调整螺母组成，综合考虑到本系统实现猕猴桃在重力作用下下滑实现分级的设计要求及未来的应用拓展要求，角度调整杆总长为300mm，有效调整长度250mm，角度调整杆的角度调整范围为0°～45°。

3 外观尺寸检测机构设计

外观检测机构包括光电传感器1、LED贴片灯带、摄像头固定支架和摄像头。摄像头采用Microsoft Life Cam Studio微软摄像头，选用像素为640×360，摄像头拍摄端面距离传送带的垂直高度为12cm。当光电传感器检测到猕猴桃的位置信息时，便通过控制系统控制摄像头采集果实图像，同时借助MatLab编写的程序对图像进行实时处理，得出猕猴桃大小等级信息。为了适应输送带角度的调整，摄像头固定支架也设计成可调节角度的结构，调节支架和光源如图6所示。

1.调节开槽 2.安装板 3.固定孔

摄像头支架上设计一个圆形开孔，尺寸根据摄像头外径加工，便于安装摄像头。该支架通过环形圆筒内开槽及相应的螺栓螺母的配合来调节倾斜角度(所用螺母为蝶形螺母，方便调节)，使摄像头端面配合传送带角度的调节能始终保持与传送带垂直；同时，在安装板两底部固定有4段成正方形排列的LED贴片灯带，为摄像头提供必须的光源条件，光源功率为12W，供电电压为12V。

4 分级执行机构

分级执行机构包括分离挡板、旋转电磁铁、光电传感器及集果槽等。单片机根据检测箱内的等级判定结果，以及光电传感器对果实的位置感应，通过继电器的作用，分别控制相应的旋转磁铁旋转，进而带动相应的分离挡板打开，从而实现果实的分离。图7为分级执行机构示意图，旋转磁铁和分离挡板之间通过固态胶进行连接。根据猕猴桃外观尺寸实验结果及实际应用分析，选择旋转磁铁的型号为TAU7042X-35R，该旋转磁铁的通电电压为24 V，旋转角度为35°。经试验，可以满足猕猴桃稳定落下的要求。

1.旋转电磁铁 2.光电传感器 3.分离挡板 4.集果槽

5 控制系统

控制系统主要由计算机、STC15单片机、光电开关及继电器等组成，其主要功能包括：猕猴桃在传送带上运行，当光电传感器1检测到猕猴桃的位置信息时，通过单片机控制摄像头采集果实图像，并通过与MatLab之间的串口通讯完成对图像的实时处理，得出猕猴桃大小等级信息；随后，猕猴桃继续运行，当猕猴桃到达所判定等级的分级槽处时，对应等级的光电传感器检测到猕猴桃的位置信息，通过单片机对继电器的作用，控制相应的旋转磁铁旋转，进而使相应的分离挡板打开，实现果实的分离。控制系统结构图如图8所示。

图8 控制系统结构图

6 样机试制与试验

6.1 图像处理

试验样机如图9(a)所示。其右侧为外观尺寸检测机构部分，摄像头拍摄端面距离传送带的垂直高度为12cm，灯带接12V电源。系统工作时，摄像头采集猕猴桃果实的图像后，计算机通过MatLab算法对图像进行实时在线处理，依次进行灰度化处理、二值化、最大类间方差法(OTSU)获取阈值、中值滤波去除噪声干扰及空洞填充等处理，最终通过计算面积图像中的白色像素点个数得出猕猴桃横截面的像素面积。图9(b)为部分图像处理过程图。

图9 试验样机与图像处理

6.2 分级标准的确定试验

选取100 个大小不一且形状较规则的同品种、同批次的猕猴桃作为样本，在传送带运行速度为800r/min条件下，拟合猕猴桃像素面积与其实际质量的关系。经试验，得出猕猴桃图像的像素面积S与其实际质量M之间的近似关系为

M=-16.6224+0.00509S

(2)

参照猕猴桃等级规格标准[15]，并结合式(2)得出猕猴桃按像素面积分级的指标，如表3所示。

表3 猴桃大小标准及像素阈值

6.3 分级验证试验

根据对猕猴桃在传送带上稳定输送状况的试验结果，选定能使猕猴桃稳定输送的传送带运行速度为800 r/min，将100个大小不一且形状较规则的同品种、同批次的猕猴桃根据实际质量分为大、中、小3个等级，包括大果11个、中果47个、小果42个，进行在线大小分级试验。最终在线分级得到的1等果(即大果)为14个，其中有大果11个、中果3个；2等果共46个，其中有44个中果、2个小果；3等果共40个，其中有40个小果。数据整理中发现：分级错误的果实都是在靠近等级划分指标的边界处。试验结果整理如表4所示。由表4可知：该设备大小分级的平均准确率为96.3%，平均单个猕猴桃分级时间约为2.5s。由上述试验结果分析可知：在果实等级划分指标的分界处，容易造成分级的错误。为了保证果实的优先级别，可以对公式(2)进行修正，将原有常数项-16.622 4改为-17.622 4，从而保证经该装置分级得出的大果和中果的品质。

表4 大小分级结果

7 结论

1)分别对水果的输送机构、外观尺寸检测机构、分级执行机构及控制系统进行设计,采用倾斜式输送带平台，结构简单、体积小、成本低，对水果损伤小。

2)对设计的装置进行了样机试制和性能验证试验，结果表明：该系统的平均分级成功率为96.3%，单个猕猴桃分级时间约为2.5 s。

3)该生产线具有很高的通用性，可以完成多种球型水果的分级，提高了我国水果的国际竞争能力。该检测分级系统的设计为今后完成多特征指标的融合分级提供基础和依据。研究不同球型水果的大小分级模型，同时增加分级指标，完成多指标融合分级是下一步研究的主要目标。

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Design and Experiment on Automatic Grading System of Appearance Size for Kiwi

Qu Ting, Qi Kangkang, Liu Yadong, Zhang Shasha, Gao Jianmin, Cui Yongjie

(College of Mechanical and Electric Engineering, Northwest Agricultural and Forestry University, Yangling 712100, China)

Existing kiwi grading machine mainly classified fruits based on the weight, while consumers focus more on the appearance quality of fruit and the popularity of large equipment is quite difficult under this small-scale farmers oriented market environment. In order to achieve automatic sorting of kiwi and meet the needs of kiwi farmers, we designed a small online detection and classification systems of kiwi based on machine vision. This system is mainly composed of transport institutions, testing institutions, grading actuator and control system. The transport mechanism uses inclined conveyor which is with a simple structure and easy to deliver and grade kiwi. Detecting mechanism using image processing methods derives the kiwis’ size classify information. The classifying actuator achieves separation of kiwi through the kiwis’ gravity and the opening and closing of the rotating magnet. Finally, a prototype was made and the verification test results showed that, the system's average grading accuracy could reach to 96.3%, and a single kiwi classification time is about 2.5s. The design of this detection and grading system provide the basis for the completion of multi-feature fusion index rating in the future.

kiwi fruit; machine vision; classification system; online detection

2016-08-16

陕西省科技统筹创新工程计划项目(2015KTCQ02-12)

屈 婷(1990-)，女，山东泰安人，硕士研究生， (E-mail)quliting1234@163.com。

崔永杰(1971-)，男(朝鲜族)，吉林图们人，副教授，博士生导师， (E-mail)cuiyongjie@nwsuaf.edu.cn。

S126；TP278

A

1003-188X(2017)10-0098-06