基于树莓派3B 与OpenCV的红枣外观品质自动分拣系统的研究.pdf
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1、2023 年 8 月 25 日第 7 卷 第 16 期现代信息科技Modern Information TechnologyAug.2023 Vol.7 No.161381382023.082023.08收稿日期:2023-03-08基金项目:2022 年国家级大学生创新创业训练计划项目(202213857001)基于树莓派 3B+与 OpenCV 的红枣外观品质自动分拣系统的研究徐晶晶,周旭,孔耀(山东华宇工学院,山东 德州 253034)摘 要:以树莓派 3B+为控制器,利用 Python 语言结合 OpenCV 机器识别视觉库对软件程序进行编写,结合检测系统、自动分拣系统,针对当前红枣分
2、拣速度慢、精度低、劳动强度大等问题,从红枣的大小、颜色、裂痕、病害等方面对红枣进行分析,设计了一种基于树莓派 3B+与 OpenCV 的红枣外观品质自动分拣系统,对腐烂、斑点和表皮缺损等问题的红枣进行筛选,具有速度快、精度高、高效率分拣等特点。关键词:红枣品质;视觉识别;树莓派;OpenCV中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2023)16-0138-05Research on Automatic Sorting Device of Red Date Appearance Quality Based on Raspberry Pi 3B+and OpenC
3、VXU Jingjing,ZHOU Xu,KONG Yao(Shandong Huayu University of Technology,Dezhou 253034,China)Abstract:This paper takes Raspberry Pi 3B+as the controller,uses Python language and combines with OpenCV machine recognition vision library to write software programs.It combines with detection system and auto
4、matic sorting system,aiming at the problems of slow speed,low precision and high labor intensity of current red date sorting,this paper analyzes the size,color,cracks and diseases of red dates,and designs an automatic sorting system based on Raspberry Pi 3B+and OpenCV to screen red dates with pulp r
5、ot,black spots and skin defects,which has the characteristics of fast speed,high precision and high efficiency of sorting.Keywords:quality of red date;visual recognition;Raspberry Pi;OpenCV0 引 言红枣是中国特有的优良的特色品种,在我国已有三千多年的种植历史,它的食用、营养、药用和经济效益都很高。红枣的品种有很多,不同品种的形状、皮质、大小各不相同,总体上红枣皮薄易损伤,果形大小介于中等果与小果之间,而且小
6、枣的分拣难度大、精度低,易形成二次污染。目前的小枣分拣方式主要是人工,其消耗时间长,分拣效率低,不利于红枣加工业的发展。为此,设计了一种红枣自动分拣系统,它是基于视觉识别红枣的外观,进行质量分拣,该设备分拣快速、效率高、精确度高、平稳靠谱。1 国内外的研究和发展动态目前国内红枣分级方式主要有:人工分级、机DOI:10.19850/ki.2096-4706.2023.16.030械化分级等,相较于人工分级,机械化分级更为准确。自动分拣系统在物料搬运领域扮演着至关重要的角色,它可以帮助企业更有效地完成各种产品的配送,并且可以有效地提高物料的利用率。这种系统包含一系列的部件,如供件、输送、控制、分类
7、等,可以实现对物料的快速、准确的分类与整合。根据其结构划分,常见的自动分拣机可以分为滑块式、转轮式、交叉带式、翻板式、摆臂式、浮出式、托盘式和悬挂式等多种类型,这些分拣机可以有效地提高物品的分类效率,从而满足不同的生产需求。近年来,AGV 分拣系统的柔性化水平显著提升,取得了巨大的进步。早期,国外的分类方式大多依赖于 CCD 相机,通过无损检测和计算机处理来精确识别各种水果。如今,机器视觉技术已经成为全球范围内最受关注的农产品内部品质检测领域。机器视觉能识别表面形态、颜色和纹理等特征,可以对红枣进行更为细致的全面分析,将成为主要分级方式。现代信息科技8月下16期.indd 138现代信息科技8
8、月下16期.indd 1382023/8/15 17:38:242023/8/15 17:38:241391392023.082023.08第 16 期2 红枣外观品质分拣系统具体分析2.1 背景分析中国是枣的原产国,也是世界上最大的红枣生产国与消费国,近年来,我国红枣产量快速增长,近 20 年增长 4.6 倍。2000 年我国红枣种植产量为 131 万吨,2018 年达到 736 万吨,年均增速为10.1%。红枣在中国传统文化中具有重要地位,也是我国加入世贸组织后最具竞争力的农产品。红枣的品质分类是一个至关重要的步骤,它间接影响枣农的收入。目前,中国的红枣分拣方式大致可分为手工拣选和机械筛选
9、。手工拣选劳动强度大、效率低、准确性差、卫生质量差;而目前市场上的红枣机械拣选则智能化程度较低,无法满足枣农的需求。由于精度低、分选速度缓慢,因此,提升红枣的品质分类水平,提升枣农的收入水平,已经成为当务之急。通过以上问题的研究发现,基于树莓派和OpenCV 的红枣品质智能化分选技术,具有极高的精确度、迅速性以及更加广泛的市场应用潜力,可以为消费者带来更多的便利。2.2 研究意义“助推红枣产业振兴,绘就千年小枣画卷”。乐陵市位于山东德州,拥有悠久的红枣种植历史,并被列入“中国金丝小枣之乡”。红枣皮薄而肌丰,核小而肉厚,随着现代农业的发展,全国红枣市场也发生了巨大变化。在 2015 年,乐陵市委
10、、市政府把枣产业振兴摆在突出位置,对生产方式进行改进。随着新技术的不断发展,“保不住枣树、种不出好枣、卖不出好价”的局面已经被彻底打破,为金丝小枣品牌带来了全新的时代意义。为此,对基于机器视觉的红枣外观品质自动分选系统进行研究,将自己所学知识运用到生活中,进行实践,希望为金丝小枣的发展贡献一份力量,为我国红枣行业的发展做出贡献,助推工业发展。3 研究内容3.1 控制器的选择经过对比,选择采用树莓派 3B+(Raspberry Pi 3 Model B+)为主控板,树莓派 3B+是树莓派 3 系列中的最新产品,拥有运行在 1.4 GHz 的处理器,双频 2.4 GHz 和 5 GHz 无线 Wi
11、-Fi,蓝牙 4.2/BLE,更快的以太网和 64 位四核处理器。与常见的 51 单片机和 STM32 等微控制器相比,不仅可以完成相同的 IO 引脚控制,还可以完成更复杂的任务管理与调度,能够支持更上层应用的开发。树莓派体积小,成本低,其强大的芯片性能更适合做运算,可以实现一些图像采集、处理、深度学习和识别等功能,树莓派开发板如图 1 所示。图 1 树莓派开发板红枣外观品质自动分拣系统采用 Raspbian 4.9为软件环境操作系统,树莓派 3B+为控制器,Python为编程语言,机器视觉库 OpenCV3 图像用户界面库PyQt5 为开发工具,最终完成对红枣的检测、分拣。3.2 工作流程本
12、研究的红枣外观品质自动分拣系统主要由上料机构、检测机构和分拣机构等组成。监测机构主要是通过图像采集设备进行处理,分拣机构主要是通过图片分析处理,对红枣外观品质做出分级,利用气缸筛选装置对红枣等级进行筛选。工作流程图如图 2 所示。开始红枣图像采集红枣图像提取红枣图像处理是否为红枣 轮廓?是是红枣颜色识别红枣品质判断红枣分级分拣红枣图像采集是否结束?结束否否图 2 红枣分拣系统工作流程图当红枣通过上料系统到达图像采集设备后,工业相机接收到信号后对红枣图像进行拍摄,将图像徐晶晶,等:基于树莓派 3B+与 OpenCV 的红枣外观品质自动分拣系统的研究现代信息科技8月下16期.indd 139现代信
13、息科技8月下16期.indd 1392023/8/15 17:38:242023/8/15 17:38:24140140第 16 期现代信息科技2023.082023.08上传至计算机,完成红枣图像的采集。随后红枣通过传送带送达分拣平台,通过图片处理与分析,对红枣进行颜色识别、品质判断,然后将红枣相关信息传送至计算机,随后喷气装置启动,将表皮受损、腐烂和有斑点的红枣筛选出来,无缺陷的红枣将通过传送带在筛选平台末端传送出,完成红枣的分级分拣。本研究利用树莓派 3B+与 OpenCV 结合,提供了一种基于机器视觉的红枣分拣系统,采用高清工业相机拍摄,实时采集传送带上的红枣图像,完成红枣图像的采集处
14、理与分析,通过预先设定的分级标准对红枣外观品质进行分级,具有结构简单、操作方便、易实现、分级精确的优点,可高速度、高效率、低误差准确地完成对红枣的分拣。4 系统设计4.1 装置整体设计本研究的红枣外观品质自动分拣装置主要由红枣上料装置、红枣图像采集分析监测装置、红枣分级分拣装置等组成。红枣外观品质自动分拣系统整体架构图如图 3 所示。自动分拣系统上料装置单枣单排输送图像采集装置工业精工相机 进行图像信息采集、处理与分析红枣分拣装置吹气装置接收图片采集系统分析信号筛选品质缺陷红枣尾端传出合格红枣图 3 红枣外观品质自动分拣系统整体架构图红枣外观品质自动分拣系统包括上料装置、图像采集装置、红枣分拣
15、装置。其中上料装置采用单枣单排输送,图像采集系统主要利用工业精工相机对图像进行采集、处理与分析,红枣分拣装置与上料装置通过图片采集系统进行连接,分拣平台上装有吹气装置,接收到图片采集系统分析后发送的信号,将浆烂、黑斑和表皮缺损等有品质缺陷的红枣筛选出来,将合格的红枣在传送带尾端传出。本发明通过视觉识别技术实现图像处理与分析,实现了软硬件一体化,达到红枣筛选的平稳、高效和准确。装置整体实物图如图 4 所示。4.2 上料装置设计上料装置采用3D打印凹槽形传送带进行设计。上料装置包括上料皮带、不锈钢托辊滚筒、可调滑块、导轨,上料皮带环绕在不锈钢托辊滚筒,通过减速电机控制行进。上料部分采用 3D 打印
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