图像识别在油茶果脱壳系统的应用

陈世源，李 洋

（东北林业大学机电工程学院，黑龙江 哈尔滨 150040）

现如今，视觉识别技术已经有了较为成熟的开发与应用[1]，但主要集中在工业以及工程应用方面，在情况更加复杂、劳动负担更重的农业生产活动中并没有很多的应用，尤其是油茶果脱壳这类自动化程度较低的农业生产工作。为降低农民及工人劳动强度和提升油茶果脱壳效率与成功率，本文提出了一种应用视觉识别技术的油茶果脱壳系统。

1 视觉识别硬件部分

本文所提出的基于图像识别的油茶果分类识别方法主要分为以下4 个步骤。

1） 利用视觉系统在全局视野中采集目标群体的颜色和大小等信息，并利用成像技术构建油茶果实载体。

2） 提取油茶果实的基本特征，完成油茶果实分类的粗分割。

3） 对油茶果进行更详细的图像识别，选择待分类的油茶果。

4） 将目标在摄像机坐标系中的位置转换为分选机的基本坐标系，对分选机进行引导。

选择基于立体视觉的采摘识别[2]软件系统，主要包括立体视觉信息融合模块、灰度提取与比较模块、重叠水果识别模块和水果手势识别模块，并且各模块相互独立。

相机选用德国巴斯勒公司生产的Basler ace 系列（型号：acA640-90gc） 相机，该相机配备C 系列紧凑型定焦镜头和标准的GiGE 数据接口，敏感型电荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）面阵扫描仪，感光芯片为1cx618，具有较快的帧速率和较高的灵敏度。CCD 传感器的工作过程是由电联轴节负责外界入射光信号的转换。入射光信号产生的电荷由于电位差而在电位坑区形成电荷信号，通过转换CCD 电极电压，使得电荷信号从一个像素传输到另一个像素，通过模数（A/D） 转换器芯片，使用模数转换方式将电信号转换为数字信号。

适宜的光源是整个图像模块稳定运行的关键之一[3]，当然，对于不同的研究项目，需要不同的光源照明。现今通常利用的光源主要有直接结构光源、同轴光源、圆顶光源、环形光源、点光源、线性光源、条形光源等。通过对光源的对比试验表明，圆顶光源、环形光源和方形光源对表面检测和凸面具有去阴影效果，在检测表面时，具有入射光更充分、图像对比度更高、图像更明显的优点。照明系统采用前照灯（型号：usagem213），并根据前景颜色的变化程度假设为可调暖白色信息，由光源的扩散变成了一个光室。

计算机视觉控制系统位于油茶果的输送系统上，然后是油茶果的实现系统，油茶果分选系统方案见第92 页图1。视觉检测系统主要由光源、CCD摄像机、图像采集卡等组成，发光二极管（Light Emitting Diode，LED） 光源被安装于采集器的顶部，该箱体为长方体结构，顶部附有上下可调支架，用于安装CCD 摄像机。

图1 油茶果分选系统示意图

油茶果视觉识别系统的工作过程：首先，根据外观特征将未脱壳或未完全脱壳的油茶果挑出，然后的油茶果放置在传送装置上，当其通过摄像拍照处的时候，光电传感器控制CCD 摄像机对油茶果进行拍摄，并将拍摄好的油茶果图像传递到计算机，再由计算机对油茶果图像进行进一步的检测，判断油茶果是否完全脱壳。若未脱壳或未完全脱壳则通过串口发送指令到智能分选控制装置，将未脱壳或未完全脱壳的油茶果送到相应的区域等待二次脱壳；对于正常脱壳油茶果，通过传送带将油茶籽送入收集区域。

2 视觉识别软件部分

图2 油茶果分选流程图

现如今，图像识别已经有了较为成熟的体系，识别目标形状的方法也有很多种[4]。在本装置中采用的是边界特征法。

拍摄到的油茶果图像为彩色图像，图像经过分割，去除背景，保留完整的油茶果区域，以便进行油茶果的特征提取。图3 为图像预处理流程图。为分析油茶果区域与背景区域的差别，作图像的直方图。对油茶果进行视觉提取，得到油茶果的轮廓区域图像及其G 分量直方图[5]，见图4。

图3 图像预处理流程图

图4 油茶果的视觉提取

基于轮廓点集的形状特征提取方法无法直接使用一个轮廓区域的二值化的图像来提取特征[6]，使用这类形状特征提取方法，首先需要提取区域边界上的轮廓点并且按逆时针或顺时针方向有序排列。给定一个二值化区域的图像或者其边缘的图像都可以使用Moore 边界追踪算法进行轮廓追踪，这些区域需要分开进行单独处理，使用仅仅包含边缘的图像较为合适。得到二值化的图像，其中黑色区城使用0 填充表示背景区城，白色区域使用1 填充表示目标区域。使用Canny 边缘检测算法对其进行轮廓边界的提取。白色轮廓线使用1 填充表示边缘，其中内部的黑色区域是轮廓的内部区域，外部的黑色区域表示背景区域。图5 为MATLAB 中的edge 函数代码。

图5 MATLAB 中的edge 函数代码

3 油茶果脱壳系统装置的工作原理

本文所述装置可装入传统的油茶果机械分选装置中，将视觉识别和智能分拣系统融合到传统设备中，可以显著提高分拣设备的效率[7]。油茶果脱壳系统装置的工作原理如下。

装置启动后，装置的下位机发出信号，并传送到装置的上位机。视觉识别系统驱动摄像机拍摄油茶果的图像，并将采集到的图像加入到视觉识别系统中。之后由视觉识别系统分析图像的大小、形状和油茶果实的颜色等特性，评价油茶果的当前状态，即是否完全剥皮、是否有病变，对于有缺陷的油茶果，由计算机控制机械分拣装置进行清除。

4 油茶果脱壳系统装置的创新点及应用

4.1 创新点

本装置的创新点主要有以下3 个方面。

1） 机器视觉识别油茶果的脱壳状况，对于未脱壳和未完成脱壳的油茶果进行剔除作业，提高了成品的质量，减少了分拣过程中的人力投入。

2） 壳前进行水分检测，剔除含水量过高的油茶果，提高脱壳的效率和质量，减少设备损耗和故障率。

3） 一系列不同规格、体积及适用范围的装置，使其在实际的生产中，具有更多的适应性和更多的选择范围。

4.2 应用

本装置可用于生产基地产品加工的链初前端基础，也可用于山区小型油茶果林的快速加工，使其便于运输，具有适应性强、应用范围广的优点。

5 结论

本文将图像识别技术运用在了油茶果的脱壳工作中，构建了一套基于图像识别的油茶果脱壳系统，对油茶果脱壳情况进行识别判断以及水分检测，有效地提高了破壳的质量和效率，减少了设备的损耗，延长了设备使用寿命，具有一定程度的创新性，对后续农业生产的智能化和自动化，具有一定指导意义。