种蛋智能筛选系统的设计

胡思旋，刘 源，李 峰，于亚萍

（天津农学院工程技术学院，天津 300384）

1 系统的工作原理

系统是由控制器、称重模块、传送带控制模块、图像采集模块、机械臂控制模块组成。控制器控制压力传感器检测禽蛋质量，控制机械手去除不合格的禽蛋，将合格禽蛋放置传送带，完成初步筛选；控制器控制传送带至摄像头，采集禽蛋图像，传送到PC机，利用Matlab软件对禽蛋图像进行分析和处理，判断其新鲜度，不合格和合格分别以0或1表示。利用Matlab的Tmtool工具与Arduino取得连接，将0或1发送到Arduino的串口缓冲区，再将数据发送至Arduino控制器，控制机械臂完成相应动作实现禽蛋分拣。实现对禽蛋孵化前的优质种蛋的选择。

2 系统的硬件设计

2.1 控制器

控制器采用Arduino UNO，基于ATmega328P单片机的开发板。具备14路数字输入/输出引脚（其中6路可用于PWM输出）和6路模拟输入。工作电压为5 V，驱动电流最大为50 mA。

2.2 称重模块

2.2.1 称重电路

称重电路由压力传感器、24位A/D转换器芯片HX711模块、Arduino芯片组成。压力传感器采用电阻应变片式压力传感器。可将被测件上质量的变化转换成为电压传送给A/D转换器。HX711模块具有高精度、速度快、抗干扰性强的特点，将电压转化成数字量后，传送给Arduino单片机。单片机与标准种蛋质量相比较，控制机械手抓取动作。

2.2.2 称重机械手

称重机械手用来抓放禽蛋，完成禽蛋质量筛选。由主动爪机构、从动爪机构、基座、2个sg90舵机组成。抓握动作由舵机带动主动爪，再通过齿轮传动带动从动爪完成。舵机顺时针转动机械手完成“抓”的动作，反之完成“放”的动作。筛选动作由舵机带动基座完成。在质量范围内的鸡蛋将会由舵机带动基座，机械手将鸡蛋放到蛋槽里进入传送带，进行第2步筛选。

2.3 图像采集模块

图像采集模块由摄像装置、Arduino控制器组成，控制器负责定位控制、图像的获取、图像向上位机的传输。摄像装置由USB高清免驱800万像素自动对焦像头、暗箱、灯箱组成[1]。暗箱提供不透光的拍摄环境，摄像头负责拍摄鸡蛋照片，灯箱由箱体、光源、灯泡支撑架、底座构成，负责照射待拍照的鸡蛋。

2.4 传送带控制模块

2.4.1 传送带机械结构

选蛋系统的机械结构见图1。传送带的搭建由挡板、支撑板、转轴、皮带、电机构成。两侧的挡板负责固定转轴与电机。支撑板负责稳定传送带并给皮带提供一定的支撑力。

图1 系统机械结构Fig.1 The system mechanical structure

2.4.2 电机控制

系统采用42步进电机17HS4401S和驱动器TB6600完成控制。传送带的定位是由电机脉冲数来决定，高电平与低电平的时间和为一个脉冲，本次使用的42步进电机每给一个脉冲转动1.8°，转轴转动1周需要200个脉冲，本次控制精度只需设置调为4细分，即步距角为0.45°，根据实测显示电机每转动1°传送带前进0.5 mm，当蛋托与摄像头垂直时，需要传送带前进200 mm，电机转动400°即890个脉冲。

2.5 机械臂控制模块

机械臂采用6自由度机械臂可编程拼装机械手臂stm32ArduinoUNOR3，由6个舵机控制6个自由度的转动，采用Arduino舵机控制器，在线运行模式。当Matlab通过串行口将0或1信息发送到Arduino的硬串口时，单片机控制机械臂完成相应动作实现禽蛋的分拣。

3 软件设计

3.1 主程序设计

主程序设计流程见图2。称重控制程序完成，禽蛋质量的采集与标准质量比较，完成禽蛋分拣。传送带控制程序完成，传送带电机的定位控制。当禽蛋到照射位置时，向单片机发出定位信号，触发摄像头动作，调图像采集与处理程序。

图2 主程序设计流程Fig.2 Theflow chart of main program design

3.2 上位机与Arduino之间的通信

用Matlab软件对鸡蛋图像分析后，将得到的新鲜度结果以0或1的形式输出。利用Matlab的Tmtool工具与Arduino串口通信，将0或1发送到Arduino的串口缓冲区，然后向机械手发出执行命令。

3.3 机械臂控制程序

当接收到Arduino发出的分拣执行命令后，启动不同的舵机，执行动作指令。当收到0，将禽蛋剔除；若是1，将禽蛋放入孵化环境进行孵化，实现鸡蛋的筛选。

4 系统测试

4.1 调试条件

系统调试是在Windows10系统下，运用ArduinoIDE软件串口监视器以及Matlab软件，Arduino、USB高清免驱800万像素自动对焦摄像头和各种执行部件到位下完成的。

4.2 调试方法

随机选取30枚鸡蛋作为实验样本,要求蛋壳表面无污物，外表光滑且没有裂纹。实验样品随机分为5组,每组6个，将每个样品标以序号区分，统一放置在相同环境中贮藏[2]。

启动系统，自动完成2级筛选。其中，图像处理新鲜度筛选采用，用Matlab软件对采集到禽蛋图进行预处理、提取鸡蛋特征值、气室特征值，并对特征参数进行计算等处理。

禽蛋新鲜度相关的3个特征参数为气室面积比、气室高度比、气室直径，建立图像提取参数与实测参数的一元哈夫值回归模型[3]。该一元回归模型的相关系数为0.96，拟合优度为0.92，气室面积比与哈夫值存在明显的相关性，气室面积比越小，鸡蛋的哈夫值越大，证明鸡蛋越新鲜。不新鲜禽蛋用0表示，新鲜为1。

5 结语

系统运行后，禽蛋的质量和新鲜度特征参数及检测结果均能在上位机界面显示。禽蛋的分拣准确率能达到98.7%，系统运行正常。该系统操作简单，易于推广。为禽蛋孵化过程全自动化打下基础。