群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级装置及其方法
【专利摘要】本发明公开了一种群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级装置及其方法，涉及禽蛋加工分级【技术领域】。本装置的结构是在装置台上设置有传送带和光源，在传送带的上面装有鸭蛋，在传送带的下方设置有光源，光源通过传送带上辊子间的空隙透射到鸭蛋上；在装置台的上方设置有暗箱，在暗箱的顶部正中，设置有工业相机，工业相机的镜头距装置台面的高度为33cm；光电开关设置于暗箱的内侧；光电开关通过数据线与单片机相连；单片机和工业相机分别通过数据线与计算机相连。本发明能够完成自动分级，分级标准统一，分级准确；高效率、高智能；能够实现无损分级；用机器代替人眼，降低人工劳动强度，具有良好的应用推广前景。
【专利说明】 群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级装置及其方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及禽蛋加工分级【技术领域】，尤其涉及一种群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级装置及其方法。具体地说，本发明利用机器视觉技术对采集的产地鸭蛋图像进行一系列的图像处理，获取产地鸭蛋的体积、表面积、椭圆率以及离心率四种外形尺寸参数，并建立相应的分级模型，由此实现对产地鸭蛋外形大小和扁平程度的分级。
【背景技术】
[0002]鸭蛋具有非常高的营养价值，深受广大消费者青睐，是禽蛋生产和消费的主要产品之一。对鸭蛋进行分级，能极大程度地满足不同消费者的多样化需求，更有利于提高我国鸭蛋在国际市场上的竞争力和经济效益。但由于我国鸭蛋主要以农村散养为主，生产集约化程度低，生产出的鸭蛋表面常粘有泥土、稻草、羽毛等脏污，这些鸭蛋被称为产地鸭蛋。产地鸭蛋表面脏污的复杂性直接制约了鸭蛋智能检测技术的发展，使其仍停留在传统的手工分级阶段。
[0003]利用机器视觉技术对禽蛋的外形尺寸分级的研究已有很多。王巧华等(2001)根据鸭蛋重量与所获得图像的像素面积成正比，研究出了鸭蛋大小的分级检测模型，鸭蛋大小的检测误差在±3g之内；邓海霞等(2006)利用机器视觉技术对鸡蛋外形尺寸进行检测，建立鸡蛋平面投影面积、长轴和短轴与实测的蛋重、长轴和短轴之间的模型，相关系数分别为0.92,0.91和0.84 ;饶秀勤等(2007)从鸡蛋边缘分别提取纵径、横径、上横径和下横径等4个鸡蛋外形几何特征量，用于建立鸡蛋重量检测的回归模型；杜艳红等(2012)针对鸡蛋原始图像的R分量图像，采用最小二乘法的椭圆拟合检测鸡蛋外形参数。
[0004]经检索，现有的检测技术是:
[0005]1、局限于表面干净的禽蛋，而无对表面沾有泥土、稻草、羽毛等脏污的产地鸭蛋的检测；
[0006]2、主要是针对单枚禽蛋在静态的条件下进行的检测分级，而无对群体产地鸭蛋在流水线上动态的检测；
[0007]3、尚未发现对不同扁平程度的鸭蛋进行细致的分级，实现对异形蛋的剔除。
【发明内容】
[0008]本发明的目的在于克服现有技术存在的局限，提供一种群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级装置及其方法。
[0009]本发明的目的是这样实现的:
[0010]首先，将产地鸭蛋(简称鸭蛋)放置在匀速运动的传送带上，光源位于传送带的下方，通过暗箱顶部的相机采集群体鸭蛋在动态下的透射图像；然后，计算机对采集的图像进行一系列的图像处理，提取特征参数；最后，根据数据统计建立分级模型，以实现对鸭蛋外形大小和扁平程度的分级。
[0011]在本发明中主要完成以下几项工作:[0012]1、采集群体鸭蛋图像；
[0013]2、寻找合适算法，进行图像处理，提取外形尺寸特征参数；
[0014]3、建立不同外形大小和扁平程度等级的鸭蛋自动识别模型。
[0015]具体地说，本发明的技术方案如下:
[0016]一、群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉分级装置(简称装置)
[0017]本装置由装置台、暗箱、工业相机、计算机、单片机、光电开关、传送带和光源组成；
[0018]其位直和连接关系是:
[0019]在装置台上设置有传送带和光源，在传送带的上面装有鸭蛋，在传送带的下方设置有光源，光源通过传送带上辊子间的空隙透射到鸭蛋上；
[0020]在装置台的上方设置有暗箱，在暗箱的顶部正中，设置有工业相机，工业相机的镜头距装置台面的高度为33cm ；
[0021]光电开关设置于暗箱的内侧；
[0022]光电开关通过数据线与单片机相连；单片机和工业相机分别通过数据线与计算机相连。
[0023]二、群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉分级方法(简称方法)
[0024]本方法包括下列步骤:
[0025]①打开光源开关，进行图像采集并储存
[0026]将鸭蛋按每排3枚放置在传送带上，每当有一排鸭蛋进入暗箱，将触发I次安装在暗箱内侧的光电开关，当光电开关被触发3次时，单片机传递信号给计算机控制相机自动拍照，故每张图像中含有9枚鸭蛋，拍照完成后单片机重新开始计数；
[0027]②从图像中裁剪出单枚鸭蛋的图像
[0028]由于图像是由运动的鸭蛋触发光电开关拍照获得，9枚鸭蛋在图像中的位置较为固定，故可以通过预定的窗口将9枚鸭蛋依次从图像中裁剪出来，得到单枚鸭蛋的图像；
[0029]③对单枚鸭蛋的图像进行预处理，将鸭蛋从背景中分割出来
[0030]I)对图像灰度化使之变成灰度图；
[0031]2)移去边界上因裁剪范围过大带入其他鸭蛋的图像；
[0032]3)中值滤波；
[0033]4)将灰度图转化成为二值图；
[0034]5)填充由鸭蛋上的脏污而产生的图像上孔洞；
[0035]6)腐蚀膨胀去除由传送带漏光而产生的毛刺状物；
[0036]④提取鸭蛋的边缘坐标，通过最小二乘法对鸭蛋进行椭圆拟合；
[0037]⑤通过椭圆的方程，得到椭圆的长半轴a和短半轴b，从而计算出鸭蛋的
[0038]体积
【权利要求】
1.一种群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级装置，其特征在于: 由装置台(10)、暗箱(20)、工业相机(30)、计算机(40)、单片机(50)、光电开关(60)、传送带(70)和光源(80)组成； 其位置和连接关系是: 在装置台(10)上设置有传送带(70)和光源(80)，在传送带(70)的上面装有鸭蛋(00)，在传送带(70)的下方设置有光源(80)，光源(80)通过传送带(70)上辊子(71)间的空隙透射到鸭蛋(00)上； 在装置台(10)的上方设置有暗箱(20)，在暗箱(20)的顶部正中，设置有工业相机(30)，工业相机(30)的镜头距装置台(10)面的高度为33cm; 光电开关(60)设置于暗箱20的内侧； 光电开关(60)通过数据线与单片机(50)相连；单片机(50)和工业相机(30)分别通过数据线与计算机(40)相连。
2.按权 利要求1所述的视觉检测分级装置，其特征在于: 所述的计算机40内置有图像处理软件，其工作流程是: ①读取图像(3IO)； ②裁剪出单枚产地鸭蛋图像(320)； ③对鸭蛋进行灰度化，移去边缘图像，中值滤波，二值化，填充孔洞，腐蚀膨胀去毛刺(330)； ④提取鸭蛋的边缘坐标，最小二乘法椭圆拟合(340)； ⑤通过椭圆方程，得到椭圆的长半轴a和短半轴b(350)； ⑥分为两类分级模型:鸭蛋大小的分级(360);鸭蛋扁平程度的分级(370)； 鸭蛋大小的分级(360) A、计算鸭蛋的体积V和表面积S(361)； B、判断925000^ 1050000且46725 ^ S ^ 51000 (362)，是则判别为中等大小的鸭蛋(363)，再跳转到步骤E，否则进入步骤C ； C、判断V< 925000或S < 46725 (364)，是则判别为小鸭蛋(365)，再跳转到步骤E，否则进入步骤D ； D、判别为大鸭蛋(366)； E、结束(367)； 鸭蛋扁平程度的分级(370) a、计算鸭蛋的离心率e和椭圆率f(371)； b、判断0.668 ^ e ^ 0.709且0.256 ^ f ^ 0.295 (372)，是则判别为扁平适中的鸭蛋(373)，再跳转到步骤f，否则进入步骤c ； C、判断0.6 < e < 0.668或0.22 < f < 0.256 (374)，是则判别为较圆润的鸭蛋(375)，再跳转到步骤f，否则进入步骤d ； d、判断0.709<e<0.73或0.295 < f < 0.34 (376)，是则判别为较扁平的鸭蛋(377)，再跳转到步骤f，否则进入步骤e ； e、判别为异形蛋(378)； f、结束(379)。
3.利用权利要求1所述装置的群体产地鸭蛋外形尺寸的视觉检测分级方法，其特征在于: ①打开光源开关，进行图像采集并储存 将鸭蛋按每排3枚放置在传送带上，每当有一排鸭蛋进入暗箱，将触发I次安装在暗箱内侧的光电开关，当光电开关被触发3次时，单片机传递信号给计算机控制相机自动拍照，故每张图像中含有9枚鸭蛋，拍照完成后单片机重新开始计数； ②从图像中裁剪出单枚鸭蛋的图像 由于图像是由运动的鸭蛋触发光电开关拍照获得，9枚鸭蛋在图像中的位置较为固定，故可以通过预定的窗口将9枚鸭蛋依次从图像中裁剪出来，得到单枚鸭蛋的图像； ③对单枚鸭蛋的图像进行预处理，将鸭蛋从背景中分割出来 1)对图像灰度化使之变成灰度图； 2)移去边界上因裁剪范围过大带入其他鸭蛋的图像； 3)中值滤波； 4)将灰度图转化成为二值图； 5)填充由鸭蛋上的脏污而产生的图像上孔洞； 6)腐蚀膨胀去除由传送带漏光而产生的毛刺状物； ④提取鸭蛋的边缘坐标，通过最小二乘法对鸭蛋进行椭圆拟合； ⑤通过椭圆的方程，得到椭圆的长半轴a和短半轴b，从而计算出鸭蛋的
体积
【文档编号】G01B11/28GK103983190SQ201410217412
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月22日 优先权日:2014年5月22日
【发明者】王巧华, 马美湖, 芦茜 申请人:华中农业大学