2011-5-5 來(lái)源:中國(guó)網(wǎng)
關(guān)鍵詞：生產(chǎn)線 儀器檢測(cè)
據(jù)《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》報(bào)道，我國(guó)科學(xué)家已開(kāi)展對(duì)果凍、罐頭生產(chǎn)線上灌裝前切割成塊狀的多種水果果料進(jìn)行圖像監(jiān)控、自動(dòng)判斷是否沾有異物的應(yīng)用研究，并取得一定成果。
人們吃到甚或看到食品中有異物總是很惡心，為此而向銷售、生產(chǎn)商索賠的事件不時(shí)發(fā)生。生產(chǎn)商為確保食品中無(wú)異物，需要在生產(chǎn)中設(shè)置多道檢測(cè)工位，絕大多數(shù)是人工裸眼目檢。人的眼腦手配合具有高度智能和柔性，能夠識(shí)別和提出各種異物缺陷，然而視覺(jué)疲勞、生理和主觀因素會(huì)帶來(lái)工作質(zhì)量的差異和效率低下。利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)代替人工檢測(cè)，是現(xiàn)代化生產(chǎn)的發(fā)展趨勢(shì)。
隨著提高產(chǎn)品質(zhì)量的要求和勞動(dòng)力成本日益升高的形勢(shì)，企業(yè)迫切希望應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化檢測(cè)。但是在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和食品加工質(zhì)量方面，國(guó)內(nèi)外原有研究成果主要只針對(duì)完整且表面相對(duì)干燥的果體進(jìn)行大小、形狀、成熟度、表面損傷與缺陷等的檢測(cè)與分級(jí)，而在異物檢測(cè)方面，只有針對(duì)單一品種果料如桔瓣上的某種異物進(jìn)行檢測(cè)的研究。
罐頭、果凍等產(chǎn)品加工中，為了方便灌裝，果肉一般分割成塊狀，但各種水果分割后的形狀和大小不同，而異物形狀、大小也多樣，如毛發(fā)、纖維絲為細(xì)長(zhǎng)型，油漆、金屬屑等為塊狀;各品種水果顏色多樣，如蘋果為淡黃色、橘瓣為深黃色、椰果為白色，而各種異物的顏色也多樣，如頭發(fā)為黑色、油漆和纖維絲多為彩色、鐵屑為銀白或黑色。各種異物和果肉之間的尺度、色度差異情況很不相同，這些特點(diǎn)給異物自動(dòng)識(shí)別帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。
“基于機(jī)器視覺(jué)的果肉多類型異物識(shí)別方法”一文作者針對(duì)罐頭、果凍生產(chǎn)中的多品種、多規(guī)格、濕態(tài)反光果肉上各種可能出現(xiàn)的異物，研究開(kāi)發(fā)了一套基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的多類型異物自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。利用機(jī)械裝置將果料自動(dòng)單層排布在傳送帶上，安裝在適當(dāng)位置的工業(yè)相機(jī)對(duì)傳送中的果料進(jìn)行監(jiān)視拍照，將采集到的果料圖像輸送到計(jì)算機(jī)中，由圖像處理軟件對(duì)其進(jìn)行分析判斷。根據(jù)果料與異物的顏色和亮度差異特點(diǎn)，將各品種果料分成兩大類，分別采用不同的圖像處理策略識(shí)別異物。
對(duì)顏色比較豐富的果料如黃桃、菠蘿等根據(jù)果肉與異物的顏色進(jìn)行分割識(shí)別異物;對(duì)顏色為白色或透明的果肉如椰果、明膠等根據(jù)異物的邊緣輪廓識(shí)別異物。經(jīng)過(guò)大量試驗(yàn)驗(yàn)證，該系統(tǒng)能夠有效地檢測(cè)出多品種果料輸送線上的多類型異物并將含有異物的果料剔除，為企業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)與檢測(cè)提供了技術(shù)支撐。
此研究報(bào)告刊登在《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》2011年第3期，題為“基于機(jī)器視覺(jué)的果肉多類型異物識(shí)別方法”，第一作者為華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院全燕鳴教授。
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