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1、 水果分選機(jī)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展?fàn)顩r 2007年9月農(nóng)機(jī)化研究第9期 水果分選機(jī)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展?fàn)顩r 李光梅,魏新華,李陸星,李法德 (山東農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院,山東泰安27l0l8) 摘要:概述了水果分選機(jī)研究的目的及意義,介紹了各種水果分選機(jī)的分選原理,研究現(xiàn)狀和計(jì)算機(jī)視 覺技術(shù)在水果品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用.同時(shí),針對(duì)水果品質(zhì)的各個(gè)檢測(cè)指標(biāo),介紹了相應(yīng)的檢測(cè)方法,分析了 當(dāng)今研究中存在的問題,特別是檢測(cè)速度和精度的問題,并提出了水果分選機(jī)的發(fā)展方向. 關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)工程;水果分選機(jī);綜述;電子稱重;計(jì)算機(jī)視覺技術(shù);無損檢測(cè) 中圖分類號(hào):$226.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003—18

2、8X(2007)09--0020--04 0引言 近年來,隨著農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展和人民生活水平 的提高,國內(nèi)外水果品種越來越多,人們對(duì)水果的 品質(zhì)也有了更高的要求.為了提高水果的加工質(zhì)量 和出品等級(jí),需要對(duì)水果進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量分級(jí)和大 小分級(jí).目前,我國具備先進(jìn)水果分選設(shè)備的企業(yè) 很少,有大型生產(chǎn)線的企業(yè)也僅僅是對(duì)質(zhì)量和大小 進(jìn)行分選,裝備比較落后.因此,市場(chǎng)上銷售的水果 大多數(shù)依靠機(jī)械配合人工的方式實(shí)現(xiàn)分級(jí).人工分 級(jí)的主要缺點(diǎn)是:勞動(dòng)量大,生產(chǎn)率低而且分選精 度不穩(wěn)定;水果分選難以實(shí)現(xiàn)快速,準(zhǔn)確和無損化. 截止到目前為止,國內(nèi)外已有不少學(xué)者及科研人員 在此領(lǐng)域取得了重大

3、進(jìn)展.根據(jù)水果檢測(cè)指標(biāo)的不 同,水果分選機(jī)大致可分為大小分選機(jī),重量分選 機(jī),外觀品質(zhì)分選機(jī)和內(nèi)部品質(zhì)分選機(jī). 1大小分選機(jī)的研究現(xiàn)狀 大小分選機(jī)是按照水果大小進(jìn)行分選,在水果 分選機(jī)中應(yīng)用最為廣泛.目前可用于蘋果類圓形水 果分選的方法有篩子分選法,回轉(zhuǎn)帶分選法,輥軸 分選法,滾筒式分選法等.其中,前3種方法由 于各自存在不同的缺點(diǎn)而未能推廣使用.滾筒式分 選法其分選裝置主要由喂料機(jī)構(gòu),V型槽導(dǎo)果板, 分選滾筒,接果盤及傳動(dòng)系統(tǒng)組成.工作時(shí),水果 由傾斜輸送器提升后,先經(jīng)手選裝置由人工剔除傷 殘果,然后通過輸送帶送人果箱,打開料門,輸送 至導(dǎo)果槽板.在此,水果自然分行

4、滾動(dòng),不會(huì)出現(xiàn) 收稿日期:2007—01—06 作者簡(jiǎn)介:李光梅(i98i),女,山東日照人,碩上研究生,(E mail)liguangmei2008@. 通訊作者:李法德(1962),男,山東濰坊人,教授,博士生導(dǎo)師 (Email)lifade@. 水果堆積和阻礙現(xiàn)象.分選滾筒開有孔徑逐級(jí)增大 的圓孔,水果從V型導(dǎo)果槽板流至滾筒外邊進(jìn)行自 動(dòng)校徑的分選.小于分選孔的水果先從第一滾筒分 選孔落人接果盤,大于分選孔的則經(jīng)V型導(dǎo)果槽繼 續(xù)向前滾動(dòng),直至遇到相應(yīng)分選孔落下,于是在不 同的接果盤可得到不同等級(jí)的水果.此分選裝置結(jié) 構(gòu)簡(jiǎn)單,對(duì)水果損傷小,成本較低,分選精度和效

5、率較高,適用于球形和近似球形物料的分選,在國 外應(yīng)用較廣.為了減少水果碰撞,提高好果率,有 的大小分選機(jī)是利用浮力,振動(dòng)和網(wǎng)格相配合的辦 法進(jìn)行分選,但有關(guān)此方面的報(bào)道較少. 由以上可知,水果大小機(jī)械式分選法中,滾筒 式分選法是最優(yōu)的一種.另外,隨著電子技術(shù)和計(jì) 算機(jī)圖像技術(shù)的發(fā)展,采用光電傳感器或CCD攝像 機(jī)對(duì)水果的大小進(jìn)行測(cè)量判別已成為此類分選機(jī)的 研究熱點(diǎn).因?yàn)樗鼈兪菍?duì)水果的大小進(jìn)行不損傷的 非接觸性計(jì)量,適用于任何種類的水果.馮斌,汪 懋華研究了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的水果大小檢測(cè) 方法,試驗(yàn)表明該方法檢測(cè)速度快,正確率高,適 用范圍寬,能夠滿足水果自動(dòng)檢測(cè)要求.

6、 2重量分選機(jī) 按重量進(jìn)行分選的分選機(jī)械早期是利用杠桿 原理進(jìn)行分選的.目前,機(jī)械式重量分選機(jī)主要有 固定衡量秤體,運(yùn)動(dòng)輸送盤式和固定限位裝置,運(yùn) 動(dòng)衡量秤體式兩種機(jī)型.機(jī)械式重量分選對(duì)水果 的損傷較小,而且具有較廣的通用性,但是由于各 種誤差及摩擦影響等使分選精度不是很高. 近年來,隨著計(jì)算機(jī)和稱重傳感技術(shù)的迅速發(fā) 展和現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的相互滲透,電子稱重技術(shù)及應(yīng) 用有了新的發(fā)展.基于此,國內(nèi)外已開始研制電子 稱重式分選機(jī).電子稱重式分選機(jī)一般采用壓力 20o7年9月農(nóng)機(jī)化研究第9期 傳感器稱量水果,微機(jī)系統(tǒng)對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行 采樣,放大,濾波,模數(shù)轉(zhuǎn)換,運(yùn)算和

7、處理,并控 制機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行分選.王新亭等在現(xiàn)有電子 稱重式水果分選臺(tái)的基礎(chǔ)上,對(duì)其測(cè)控系統(tǒng)進(jìn)行了 重新研制,將原有的Pc機(jī)控制替代為單片機(jī)控制. 由于系統(tǒng)采用微機(jī)控制,可按需選擇準(zhǔn)確的分選基 準(zhǔn),具有更高精度和更高的控制靈活度,在實(shí)際中 具有更廣的應(yīng)用前景.以色列ESHETEILON公司, 美國AUTOLINE公司生產(chǎn)的電子稱重式分選機(jī),在分 選檢測(cè)技術(shù)上已經(jīng)很成熟,工作效率高,并具有較 高的分選精度.但是由于該設(shè)備操作較為復(fù)雜,而 且設(shè)備成本較高,難以在我國推廣使用.我國對(duì)該 類型水果分選機(jī)的研制尚處于起步階段,需要科研 人員充分利用國外已經(jīng)取得的研究成果,研制適

8、合 于我國實(shí)際情況的電子稱重式分選機(jī). 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法雖然效率較高,但描述形狀不規(guī)則的蘋 果時(shí)精度較低.采用邊界半徑和傅立葉變換對(duì)蘋果 的形狀進(jìn)行描述,不僅準(zhǔn)確性高而且速度快…. Ingrid等的研究表明,蘋果的形狀可由前l(fā)2個(gè) 正弦值和12個(gè)余弦值表達(dá),此時(shí)相關(guān)性(尺)超過 0.98.另外,在果梗檢測(cè)方面,應(yīng)義斌等通過計(jì) 算機(jī)視覺系統(tǒng)攝取黃花梨圖像,判別圖像中是否存 在果梗,并對(duì)果梗的完好性進(jìn)行判斷.試驗(yàn)結(jié)果表 明,該算法可以100%判斷果梗是否存在,判斷果梗 是否完好的正確率達(dá)到93%,判別速度提高4～6倍; 而且該算法具有一定的魯棒性,對(duì)旋轉(zhuǎn),移位不敏 感.徐娟等提

9、出了利用圖像形態(tài)學(xué)可以更好地進(jìn) 行果梗判別,同時(shí)還可以檢測(cè)邊緣,并為提高處理 速度進(jìn)行了改進(jìn).章文英"等研究了蘋果果梗與果 體的識(shí)別方法和果面缺陷的查找方法;根據(jù)蘋果果 梗的特性,提出用分塊掃描判斷果梗是否存在. 3外觀品質(zhì)分選機(jī)4內(nèi)部品質(zhì)分選機(jī) 外觀品質(zhì)分選機(jī)是按水果的大小,表面缺陷, 色澤,形狀,成熟度等進(jìn)行分選的分選機(jī).其分選 方法包括:光電式色澤分選法和計(jì)算機(jī)圖像處理分 選法.色澤分選法是根據(jù)顏色不同反射光的波長(zhǎng)就 不同的原理對(duì)水果顏色進(jìn)行區(qū)分.而計(jì)算機(jī)圖像處 理分選法是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)一次性完成果梗完 整性,果形,水果尺寸,果面損傷,成熟度等檢測(cè), 可以測(cè)

10、得水果大小,果面損傷面積等具體數(shù)值,并 根據(jù)其數(shù)值大小進(jìn)行分類. 國內(nèi)外學(xué)者在利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)水果外 部品質(zhì)檢測(cè)方面進(jìn)行了大量的研究,并取得了重大 進(jìn)展.在缺陷檢測(cè)方面,TaoY等研制出的基于計(jì) 算機(jī)視覺的蘋果缺陷檢測(cè)系統(tǒng),達(dá)到了快速和全面 檢測(cè)的效果.LeemansV."等研究了一個(gè)基于缺 陷特征的水果實(shí)時(shí)分級(jí)方法.該方法的準(zhǔn)確率可達(dá) 73%,其中錯(cuò)誤發(fā)生的一部分情況是良性的,而另一 部分則由于缺陷是曬傷或撞傷,或者缺陷太靠近果 梗和花萼很難被檢測(cè)到.在顏色檢測(cè)…方面,目 前普遍采用色度直方圖計(jì)算各色度的累計(jì)值作為分 級(jí)特征,且識(shí)別的方法仍然是統(tǒng)計(jì)模式方法居多.

11、 Kazuhiro采用二級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)蘋果進(jìn)行顏色分 級(jí),通過將蘋果果面沿花萼/梗方向分區(qū)并分別進(jìn)行 處理,解決了因蘋果果面曲率不同而引起的反射梯 度不同的問題.在國內(nèi),為實(shí)現(xiàn)蘋果顏色的在線檢 測(cè),李慶中等設(shè)計(jì)了蘋果顏色自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng),基 本上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分級(jí)的要求.在果形檢測(cè)方面,目 前描述蘋果形狀的方法有多種,包括編碼法,統(tǒng)計(jì) 法,幾何結(jié)構(gòu)法和光譜法等.邊界編碼法雖然能夠 準(zhǔn)確地描述蘋果的形狀,但數(shù)據(jù)量大而且壓縮困難. . 21. 內(nèi)部品質(zhì)包括水果的糖度,硬度,酸度和內(nèi)部 缺陷等指標(biāo),通常水果內(nèi)部品質(zhì)主要依靠破壞性檢 驗(yàn)方法.目前用于水果硬度的檢測(cè)方法主要有變形 法和

12、聲學(xué)法.但由于變形法只能測(cè)量水果的局部硬 度,聲學(xué)法易受噪音和機(jī)械振動(dòng)的影響等而限制了 其應(yīng)用.而近紅外法和核磁共振法可用于水果糖度, 硬度的檢測(cè).近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)檢 測(cè)方面發(fā)展較快,具有檢測(cè)速度快,可同時(shí)檢測(cè)多 種內(nèi)部成分等優(yōu)點(diǎn).其基本原理是當(dāng)用近紅外光照 射水果時(shí),不同的水果內(nèi)部成分對(duì)于不同波長(zhǎng)的光 學(xué)吸收和散射程度不同,而內(nèi)部光譜也會(huì)隨著水果 內(nèi)部成分質(zhì)量分?jǐn)?shù)的不同而發(fā)生變化.利用這一特 性,即可根據(jù)近紅外光譜特征分析水果中的主要成 分及其質(zhì)量分?jǐn)?shù).何東健等.利用近紅外分光法 檢測(cè)水果內(nèi)部品質(zhì),結(jié)果表明:近紅外分光法不但 能檢測(cè)水果糖度,酸度,而且能

13、檢測(cè)內(nèi)部缺陷,完 全滿足在線檢測(cè)水果內(nèi)部品質(zhì)的要求.劉燕德等 應(yīng)用近紅外漫反射光譜分析技術(shù)設(shè)計(jì)了一種近紅外 光譜水果內(nèi)部品質(zhì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠快速 地用于水果內(nèi)部品質(zhì)的無損檢測(cè)和分級(jí).核磁共振 技術(shù)作為一項(xiàng)新的檢測(cè)技術(shù)在水果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)方 面也有著較大的發(fā)展?jié)摿?Kim等設(shè)計(jì)了1臺(tái)NMR 在線分級(jí)設(shè)備并進(jìn)行了測(cè)試,發(fā)現(xiàn)鱷梨在帶速 50mm/S的狀態(tài)下,所得油水的共振峰值比值與成熟 度的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.970.Chaughule等使用自 由感應(yīng)衰減(FID)譜的方法對(duì)人參果中的可溶性碳 水化合物進(jìn)行了測(cè)定.Zion等提出一種基于MRI 進(jìn)行計(jì)算機(jī)檢測(cè)的快速方法,并對(duì)

14、不同品種的蘋果 2007年9月農(nóng)機(jī)化研究第9期 進(jìn)行損傷檢測(cè),取得了較好的試驗(yàn)結(jié)果.另外,用 超聲波檢測(cè)西瓜的內(nèi)部空心已比較成熟.其它缺陷 的檢測(cè)目前有:x射線分析法,計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)方 法,介電特性檢測(cè)方法,電子鼻技術(shù)等.利用計(jì)算 機(jī)視覺技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)也是近 幾年研究的一個(gè)熱門課題,到目前該技術(shù)已比較成 熟,應(yīng)用也日趨廣泛.隨著嗅覺傳感技術(shù)的不斷發(fā) 展,電子鼻技術(shù)也得到了廣泛的研究與應(yīng)用. Lakshmi等通過對(duì)變化的電子鼻傳感器數(shù)據(jù)進(jìn) 行了多元分析,把蘋果按成熟度分成未成熟,成熟 和過成熟3種等級(jí).通過判別式分析法,電子鼻技 術(shù)的正確分級(jí)率達(dá)8

15、3%. 5結(jié)束語 在眾多場(chǎng)合下,大小和重量分選機(jī)應(yīng)用較多. 而且目前常用的大多數(shù)是機(jī)械式大小和重量分選 機(jī).基于計(jì)算機(jī)視覺的水果大小分選機(jī)雖已用于實(shí) 際生產(chǎn),但是由于價(jià)格昂貴,還未能推廣使用.外 部品質(zhì)分選機(jī)和內(nèi)部品質(zhì)分選機(jī)還在進(jìn)一步研究 中,研究過程還存在著一些難題:水果外部品質(zhì)檢 測(cè)方面,水果的尺寸和顏色檢測(cè)技術(shù)已比較成熟, 但是果面的缺陷檢測(cè)確是水果實(shí)時(shí)分級(jí)的難點(diǎn),要 快速準(zhǔn)確地測(cè)定水果表面的各種缺陷并與梗,萼凹 陷區(qū)正確區(qū)分比較困難;內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)方面,多 是就一種產(chǎn)品某一單項(xiàng)項(xiàng)目進(jìn)行檢測(cè),對(duì)果品多種 內(nèi)部品質(zhì)的綜合檢測(cè)方面研究較少.同時(shí),由于內(nèi) 部品質(zhì)檢測(cè)的

16、方法比較復(fù)雜,所需設(shè)備成本較高, 故用于實(shí)際檢測(cè)中的還很少.另外,在水果在線 檢測(cè)分選機(jī)的研究中,水果品質(zhì)的實(shí)時(shí)檢測(cè)和分級(jí) 還存在檢測(cè)精度低,速度慢等問題,這就要求圖像 信息的處理和識(shí)別算法必須簡(jiǎn)單而有效,以滿足在 線高生產(chǎn)率的要求. 計(jì)算機(jī)技術(shù),數(shù)據(jù)處理技術(shù),無損傷檢測(cè)技術(shù) 以及自動(dòng)化控制技術(shù)的發(fā)展為現(xiàn)代及未來的分級(jí)檢 測(cè)技術(shù)提供了廣闊的空間.機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用 已成為實(shí)現(xiàn)果蔬產(chǎn)品品質(zhì)自動(dòng)識(shí)別和分級(jí)的最有效 的方法.可以預(yù)見,將人工智能技術(shù)和圖像處理技 術(shù)相結(jié)合,是今后應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行水果品 質(zhì)評(píng)價(jià)的重要發(fā)展方向... 參考文獻(xiàn): [1]曹其新,呂恬生,永田

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28、griculturalUniversity,Tai'an271018,China) Abstracts:Thepapersummarizesthepurposeandmeaningtoresearchthefruitgrader,introducesthesorting principleofthekindsoffruitgraderanditsresearchingactuality,especiallytheapplicationofcomputervision infruitinspecting.Atthesametime,itintroducescOrrespOndingmeth

29、odsoffruitinspecting,aimatevery inspectingindexoffruitquality.Andanalyzestheexistingproblemsofthetechnology,especiallytheproblemof inspectingrateandprecision,theresearchingdirectionisputforward. Keywords:agriculturalengineering;fruitgrader;summary;electronicweighting;computervision;non— destructiveinspection 一 23—