CN102445456A - 基于dsp机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及其检测方法，包括产品传输模块、高速DSP机器视觉模块和控制执行模块，由CCD相机进行拍摄并被传送至高速DSP机器视觉系统中对鸡蛋的裂纹、形状、新鲜度进行无损检测，然后检测结果信号通过PCI接口传送至控制执行模块，将不合格的鸡蛋从生产线上剔除。本发明解决了现有技术中鸡蛋检测实时性差，效率低下的问题，使用基于DSP的图像获取和处理模块进行图像获取和图像处理，提高了图像获取和处理的速度和稳定性。当检测出不合格产品后，能使用工控机来控制电机对不合格产品进行剔除，提高了系统的自动化水平，降低了生产成本。

Description

基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及检测方法
技术领域
本发明涉及了一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及检测方法，属于数字图像处理以及农产品检测技术领域。
背景技术
鸡蛋是一种营养丰富并受到广大人群喜爱的食品，一个鸡蛋重约50克，约含蛋白质7克、脂肪6克、产生热能82千卡。对人体而言，鸡蛋的蛋白质品质极佳，仅次于母乳，易为机体吸收，利用率高达98%以上，营养价值很高。同时鸡蛋中含有多种矿物质和其他人体必需的维生素和微量元素，是小儿、老人、产妇等的良好补品。
我国是一个重要的鸡蛋生产和消费大国，自改革开放以来，我国鸡蛋产量一直居于世界前列。但是鸡蛋作为一种生物食品，在生产、运输和存放的过程中，很容易受到环境和人为的影响而造成品质下降，降低其营养价值，甚至影响消费者的健康。近年来，随着鸡蛋生产的规模化和产业化，鸡蛋品质的提高和对其品质的有效检测也越来越受到企业界的重视。特别是目前市场上销售的高档鸡蛋，大部分采用产蛋鸡野外放养，人工进行鸡蛋收集、加工的方式进行生产。这样不仅花费了大量的劳动力成本，而且由于产蛋鸡的产蛋时间和地点均不受人为控制，人工收集回来的鸡蛋很容易存在各种品质缺陷，若仅仅依靠人工来进行鸡蛋品质的检测，不仅速度慢、效率低、成本高，且易受到检测人员主观因素影响，检测的效果难以保证。而对鸡蛋进行微生物群类分析，或者震动敲击，分析鸡蛋代谢产生气体元素等物理或者化学的方法虽然能对鸡蛋品质进行准确的检测，但是这些方法耗时多，而且对鸡蛋造成了不同程度的损害，不能运用到鸡蛋流水线生产上的。故市场上急需的是一种实时性强，检测稳定、准确以及不对鸡蛋造成损伤的检测方法。
目前，随着计算机处理速度的提升以及图像传感器分辨率的提高，使得以数字图像处理为基础的机器视觉无损检测技术已经广泛地应用于社会生产的各个方面，其具有的非人工接触性，稳定性及对环境的耐受性是其他检测方法所难以企及的。在我国，利用机器视觉技术进行鸡蛋品质检测的系统研究和产品化工作也已经开始慢慢升温。一般的机器视觉鸡蛋品质检测系统的流程为：采用CCD摄像头采集图像，随后将其送入数据采集卡中进行A/D转换，待数据进入计算机后由操作系统调用相应的应用程序对这些数据进行处理从而提取特征，完成鸡蛋品质的检测。但是由于这类系统的数据传输需要耗费大量时钟周期，且一般的计算机并未采用专业的硬件结构对数据处理来进行优化，导致算法耗时较多，降低了这种系统的实时性和检测效率。因此采用专门针对图像处理的高速DSP芯片来代替计算机进行数据处理，同时优化处理算法，寻找简单快速的检测方法是提高系统实用性的关键。    
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及检测方法，充分考虑到了检测的实时性，对于鸡蛋品质分为裂纹、形状、新鲜度三个不同的方面逐一进行检测，当检测出不合格产品后，能使用工控机来控制电机对不合格产品进行剔除，提高了系统的自动化水平，降低了生产成本。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，包括产品传输模块、高速DSP机器视觉模块和控制执行模块，所述传输模块包括流水线传送带和拍摄室，流水线传送带穿过拍摄室，并设有多个透光孔，在拍摄室中安装有CCD相机、LED光源和光电触发器；所述高速DSP机器视觉模块装载在DSP板卡上，包括CCD图像获取模块和DSP图像处理模块，DSP板卡与CCD相机、光电触发器相连接；所述控制执行模块包括依次连接的工控机、强电控制板和电机，所述工控机与DSP板卡相连接，电机位于拍摄室内。
前述的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，其特征在于：所述透光孔为椭圆形，在流水线传送带上等距分布；所述CCD相机安装在流水线传送带上方、与鸡蛋平齐的拍摄室中部；所述LED光源安装在拍摄室中部底端和流水线传送带底部之间。
前述的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，其特征在于：所述透光孔的孔壁使用黑色有弹性的塑料材质进行包裹。
前述的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，其特征在于：所述工控机通过PCI接口与DSP板卡相连接，通过其内置的I/O卡与强电控制板相连接。
一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法，包括如下步骤：
（1）鸡蛋图像采集与提取：将待检测鸡蛋摆放于流水线传送带中的透光孔上方，当鸡蛋随着流水线匀速运动至拍摄室中部时，触发器被触发并送回触发信号，使得高速DSP机器视觉模块获取当前CCD相机拍摄的一帧彩色鸡蛋图像，经过模数转换后将图像数据存储在高速DSP机器视觉模块的图像采集数据存储区中；
（2）鸡蛋裂纹检测：通过灰度化方法获取鸡蛋灰度图像，对去噪后的灰度图像进行阈值分割，获取目标鸡蛋二值图像，对二值图像进行轮廓跟踪获得鸡蛋轮廓图像，通过对鸡蛋灰度图进行对比度拉伸并对该图像进行阈值分割以获取可能存在的鸡蛋裂纹图像，进行边界跟踪以确定目标鸡蛋内部轮廓数及轮廓内的像素个数，通过计算单个轮廓中像素个数是否超过标准值来判断是否存在裂纹，若存在裂纹则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（3）鸡蛋形状检测：计算鸡蛋二值图像中目标鸡蛋部分的像素坐标均值以获取鸡蛋形心点坐标，以形心点为圆心求取鸡蛋图像的最小内切圆半径和最大外接圆半径，并计算这两个半径长度的比值，即鸡蛋圆形度的值，通过此比值的大小来判断鸡蛋是否畸形，若存在畸形则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（4）鸡蛋新鲜度检测：将鸡蛋RGB彩色图像转化为HSL彩色图像，提取L分量的灰度图像，并对此灰度图像进行去噪和对比度拉伸，随后采用最大类间方差法获取鸡蛋蛋黄的二值图像，提取此蛋黄二值图像的轮廓，并对此轮廓进行椭圆拟合以获取椭圆长短轴的大小，通过拟合椭圆长短轴的比值即蛋黄圆度来衡量鸡蛋蛋黄的圆形程度，从而判别鸡蛋是否新鲜，若新鲜度不符合标准则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除。
一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法，包括如下步骤：
（1）鸡蛋图像采集与提取：将待检测鸡蛋摆放于流水线传送带（1）中的透光孔（2）上方，当鸡蛋随着流水线匀速运动至拍摄室（3）中部时，触发器被触发并送回触发信号，使得高速DSP机器视觉模块获取当前CCD相机拍摄的一帧彩色鸡蛋图像，经过模数转换后将图像数据存储在高速DSP机器视觉模块的图像采集数据存储区中；
（2）鸡蛋裂纹检测：通过灰度化方法获取鸡蛋灰度图像，对去噪后的灰度图像进行阈值分割，获取目标鸡蛋二值图像，对二值图像进行轮廓跟踪获得鸡蛋轮廓图像，通过对鸡蛋灰度图进行对比度拉伸并对该图像进行阈值分割以获取可能存在的鸡蛋裂纹图像，进行边界跟踪以确定目标鸡蛋内部轮廓数及轮廓内的像素个数，通过计算单个轮廓中像素个数是否超过标准值来判断是否存在裂纹，若存在裂纹则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（3）鸡蛋形状检测：计算鸡蛋二值图像中目标鸡蛋部分的像素坐标均值以获取鸡蛋形心点坐标，以形心点为圆心求取鸡蛋图像的最小内切圆半径和最大外接圆半径，并计算这两个半径长度的比值，即鸡蛋圆形度的值，通过此比值的大小来判断鸡蛋是否畸形，若存在畸形则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（4）鸡蛋新鲜度检测：提取鸡蛋的形心点和蛋黄区域的形心点，并计算两者的距离，然后取得鸡蛋轮廓中距离鸡蛋形心最近的点，计算此两点的距离，并通过两个距离的比值即蛋黄偏离度来衡量蛋黄偏离鸡蛋中心的程度，从而判别鸡蛋是否新鲜。
一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法，包括如下步骤：
（1）鸡蛋图像采集与提取：将待检测鸡蛋摆放于流水线传送带（1）中的透光孔（2）上方，当鸡蛋随着流水线匀速运动至拍摄室（3）中部时，触发器被触发并送回触发信号，使得高速DSP机器视觉模块获取当前CCD相机拍摄的一帧彩色鸡蛋图像，经过模数转换后将图像数据存储在高速DSP机器视觉模块的图像采集数据存储区中；
（2）鸡蛋裂纹检测：通过灰度化方法获取鸡蛋灰度图像，对去噪后的灰度图像进行阈值分割，获取目标鸡蛋二值图像，对二值图像进行轮廓跟踪获得鸡蛋轮廓图像，通过对鸡蛋灰度图进行对比度拉伸并对该图像进行阈值分割以获取可能存在的鸡蛋裂纹图像，进行边界跟踪以确定目标鸡蛋内部轮廓数及轮廓内的像素个数，通过计算单个轮廓中像素个数是否超过标准值来判断是否存在裂纹，若存在裂纹则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（3）鸡蛋形状检测：计算鸡蛋二值图像中目标鸡蛋部分的像素坐标均值以获取鸡蛋形心点坐标，以形心点为圆心求取鸡蛋图像的最小内切圆半径和最大外接圆半径，并计算这两个半径长度的比值，即鸡蛋圆形度的值，通过此比值的大小来判断鸡蛋是否畸形，若存在畸形则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（4）鸡蛋新鲜度检测：对鸡蛋区域的像素求取灰度均值                                               
Figure 935009DEST_PATH_IMAGE002
，同时求取这些像素灰度样本的标准差
Figure 727516DEST_PATH_IMAGE004
，并通过
Figure 382619DEST_PATH_IMAGE004
的大小来对鸡蛋全蛋对比度进行度量，从而判别鸡蛋是否新鲜，其中
Figure 629757DEST_PATH_IMAGE004
用如下公式计算得到：
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE006
，
其中n为鸡蛋区域中灰度不为零的像素总数，Xi第i个像素的灰度。
本发明的有益效果是：本发明科学合理，充分考虑到了检测的实时性，并对一般的检测系统进行了改进，使用基于DSP的图像获取和处理模块进行图像获取和图像处理，提高了图像获取和处理的速度和稳定性。当检测出不合格产品后，能使用工控机来控制电机对不合格产品进行剔除，提高了系统的自动化水平，降低了生产成本，大大降低了漏检率，能最大程度的保证坏鸡蛋、不新鲜鸡蛋被检测和排除出生产线，即保证了消费者健康，也维护了企业的形象。
附图说明
图1基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置结构示意图；
图2基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图，对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，包括产品传输模块、高速DSP机器视觉模块和控制执行模块，所述传输模块包括一个设有多个透光孔2的流水线传送带1、拍摄室3，透光孔2为椭圆形，在流水线传送带1上等距分布，孔壁使用黑色有弹性的塑料材质进行包裹；流水线传送带1穿过拍摄室3，在拍摄室3中安装有CCD相机6、LED光源4和光电触发器5，CCD相机6安装在流水线传送带1上方、与鸡蛋平齐的拍摄室3中部； LED光源4安装在拍摄室3中部底端和流水线传送带1底部之间。所述高速DSP机器视觉模块装载在DSP板卡7上，包括CCD图像获取模块和DSP图像处理模块，DSP板卡7与CCD相机6、光电触发器5相连接；所述控制执行模块包括依次连接的工控机8、强电控制板10和电机11，工控机8通过PCI接口与DSP板卡7相连接，通过其内置的I/O卡9与强电控制板10相连接，电机11位于拍摄室3内。
鸡蛋水平摆放于流水线传送带1中透光孔2上方，并匀速地向前方运动，透光孔2可以起到透光以及固定鸡蛋的作用。拍摄室3中200W的LED灯4为拍摄提供光源，其放于鸡蛋下方可以减少拍摄时由于关照角度不当所产生的反光和阴影，从而使系统能获取高质量的鸡蛋透光图像以提高检测算法的准确性。当鸡蛋运动到拍摄室3中部，经过光电触发器5时，光电触发器被触发，触发信号被传递至DSP板卡7中，使DSP板卡中的CCD图像获取模块在此时读取CCD相机6拍摄的一帧鸡蛋图像，同时将图像数据传递给DSP板卡中的DSP图像处理模块，并利用其中的高速DSP芯片对CCD相机6传来的图像数据进行高速处理，得到处理结果。检测完成后，DSP板卡通过其内部的PCI接口将处理结果传送给工控机8，工控机利用其内部的I/O卡9将处理信号传送给强电控制板10，由强电控制板根据处理信号控制电机11执行动作。若DSP板卡传送给工控机的处理结果是表示鸡蛋不合格的触发信号，则工控机将控制电机把位于拍摄室内的不合格鸡蛋剔除。否则，电机将不执行动作。
基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法的检测流程如图2所示，具体包括如下步骤：
一、当鸡蛋经过拍摄室中部时，触发器被触发，使接收到触发信号的高速DSP机器视觉模块获取CCD相机当前所拍摄的一帧鸡蛋的彩色图像，在经过模数转换后，存放于该模块内的图像采集数据存储区中。
二、设存放在图像采集数据存储区中的彩色图像为
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE008
，复制一份存放于数据存储区并对其进行图像灰度化以得到灰度图像
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE010
，并对使用中值滤波以去除噪声，然后使用最大类间方差法(otsu算法)对
Figure 394155DEST_PATH_IMAGE010
进行阈值分割，得到目标鸡蛋二值化图像，最终对
Figure 610821DEST_PATH_IMAGE012
进行轮廓提取以获得其轮廓图像
Figure 155066DEST_PATH_IMAGE014
，将鸡蛋彩色图像
Figure 23796DEST_PATH_IMAGE008
，原始鸡蛋灰度图像
Figure 778126DEST_PATH_IMAGE010
、二值化处理后的目标鸡蛋图像
Figure 390504DEST_PATH_IMAGE012
、鸡蛋轮廓图像
Figure 789255DEST_PATH_IMAGE014
均暂时保存于数据存储区用于后续处理。
三、对鸡蛋灰度图像
Figure 94466DEST_PATH_IMAGE010
首先利用灰度非线性变换的方法进行对比度拉伸，非线性函数使用指数函数。然后使用otsu算法对灰度图像
Figure 211457DEST_PATH_IMAGE010
进行阈值分割，提取出裂纹图像
Figure 361947DEST_PATH_IMAGE016
，使用
Figure 880784DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 91317DEST_PATH_IMAGE016
进行逻辑与运算，以排除背景中的干扰，同时将运算结果保存在图像中。最终利用轮廓跟踪方法对
Figure 649785DEST_PATH_IMAGE016
进行轮廓跟踪，获取轮廓数目和轮廓内的像素个数。若图像中存在单个轮廓内像素数值总数大于200个像素的情况，则判断图像中存在裂纹，图像中的鸡蛋为裂纹蛋，此时高速DSP机器视觉模块将暂停后续检测，输出触发信号给工控机，工控机通过内置I/0卡和强电控制板控制电机剔除裂纹蛋。否则继续进行后续检测环节。
四、对二值图像
Figure 898495DEST_PATH_IMAGE012
，通过计算其所有目标像素坐标的均值来获得其形心点P的坐标，在其轮廓图像中寻找距离形心点P距离最大的轮廓像素点位置A，以及距离形心点P距离最小的轮廓像素点位置B，则AP即为鸡蛋最大外切圆半径
Figure 545508DEST_PATH_IMAGE018
，BP为最小内接圆半径
Figure 496147DEST_PATH_IMAGE020
。最后计算
Figure 254018DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 481868DEST_PATH_IMAGE020
的长度比值以完成鸡蛋圆形度
Figure 299783DEST_PATH_IMAGE022
的检测, 
Figure 613084DEST_PATH_IMAGE022
的定义为：
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE024
。参数不随鸡蛋面积大小，以及旋转、平移的影响，但是参数的选定和参与检测的鸡蛋种类有关，不同种类的鸡蛋比例有所差别，但一般来说，
Figure 7735DEST_PATH_IMAGE022
处于0.75至0.85之间。若当前参与检测鸡蛋的
Figure 19988DEST_PATH_IMAGE022
值过大或过小时，则将其视为畸形蛋，此时高速DSP机器视觉模块暂停后续检测，输出触发信号给工控机，工控机通过内置I/0卡和强电控制板控制电机剔除畸形蛋。否则继续进行后续检测环节。
五、将鸡蛋RGB彩色图像
Figure 820585DEST_PATH_IMAGE008
转换为HSL彩色图像并提取其L分量灰度图
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE026
，将二值图像
Figure 670992DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 607855DEST_PATH_IMAGE026
进行逻辑与运算，得到灰度图像
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE028
，在中背景灰度值为零，并对使用灰度非线性变换进行对比度增强，非线性函数使用对数函数，然后使用otsu算法对灰度图像
Figure 834196DEST_PATH_IMAGE028
进行阈值分割，得到鸡蛋蛋黄的区域图像
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE030
。对
Figure 641878DEST_PATH_IMAGE030
进行先膨胀再腐蚀的处理以去除蛋黄区域中的瑕点、裂纹和轮廓的毛刺，然后对蛋黄区域进行轮廓提取得到蛋黄轮廓图像
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE032
，并对
Figure 457649DEST_PATH_IMAGE032
进行最小二乘椭圆拟合，得到蛋黄区域的拟合椭圆，最后求出此椭圆的短轴
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE034
和长轴
Figure 485035DEST_PATH_IMAGE036
以及
Figure 51146DEST_PATH_IMAGE034
与的比值，即完成鸡蛋蛋黄圆度
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE038
的检测,
Figure 214853DEST_PATH_IMAGE038
的定义为：
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE040
。新鲜的鸡蛋其蛋黄圆度参数一般在0.8以上，若当前参与检测鸡蛋的蛋黄圆度参数
Figure 352705DEST_PATH_IMAGE038
小于0.8时，则将其视为不新鲜蛋，此时高速DSP机器视觉模块暂停后续检测，输出触发信号给工控机，工控机通过内置I/0卡和强电控制板控制电机剔除不新鲜蛋。否则继续进行后续检测环节。
六、对于蛋黄区域图像
Figure 473239DEST_PATH_IMAGE030
，通过计算其所有目标像素坐标的均值来获得其形心点的坐标Q,计算蛋黄区域的形心点Q与鸡蛋形心点P之间的距离
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE042
,然后在鸡蛋轮廓图像
Figure 966495DEST_PATH_IMAGE014
中寻找距离鸡蛋形心点距离最近的点K，从而获得鸡蛋形心点P和轮廓点k之间的距离
Figure 2011103001500100002DEST_PATH_IMAGE044
,最后求出
Figure 140381DEST_PATH_IMAGE042
与
Figure 624583DEST_PATH_IMAGE044
之间的比值，即完成蛋黄偏离度
Figure 673442DEST_PATH_IMAGE046
的检测，的定义为：
Figure 527445DEST_PATH_IMAGE048
。新鲜的鸡蛋其蛋黄偏离度参数一般在0.05到0.25之间，若当前参与检测鸡蛋的蛋黄偏移度参数
Figure 374310DEST_PATH_IMAGE046
大于0.3时，则将其视为不新鲜蛋，此时高速DSP机器视觉模块暂停后续检测，输出触发信号给工控机，工控机通过内置I/0卡和强电控制板控制电机剔除不新鲜蛋。否则继续进行后续检测环节。
七、对
Figure 961280DEST_PATH_IMAGE028
中灰度值不为零的像素，即对鸡蛋区域的像素求取灰度均值
Figure 701834DEST_PATH_IMAGE002
，同时求取这些像素灰度样本的标准差，并通过
Figure 925584DEST_PATH_IMAGE004
的大小来对鸡蛋全蛋对比度进行度量，
Figure 50666DEST_PATH_IMAGE004
的定义为：
Figure 786672DEST_PATH_IMAGE006
，其中为
Figure 793254DEST_PATH_IMAGE028
中灰度不为零的像素总数。我们在光照严格控制的实验条件下对一批鸡蛋进行了测量，实验结果表明，新鲜的鸡蛋其标准差参数一般在10到14之间，而不新鲜的鸡蛋标准差一般在17到20之间，如下表1所示。
编号 标准差 新鲜程度 编号 标准差 新鲜程度
1 11.5964 新鲜 1 17.0814 不新鲜
2 12.6453 新鲜 2 18.0079 不新鲜
3 12.5082 新鲜 3 20.3572 不新鲜
4 11.0469 新鲜 4 18.4719 不新鲜
5 10.9256 新鲜 5 17.5539 不新鲜
6 12.6400 新鲜 6 17.0864 不新鲜
7 12.7972 新鲜 7 17.4589 不新鲜
8 12.5000 新鲜 8 18.2035 不新鲜
9 11.7763 新鲜 9 19.6163 不新鲜
表1 鸡蛋标准差对比
故若当前参与检测鸡蛋的标准差参数
Figure 722027DEST_PATH_IMAGE004
大于17时，则将其视为不新鲜蛋，此时高速DSP机器视觉模块暂停后续检测，输出触发信号给工控机，工控机通过内置I/0卡和强电控制板控制电机剔除不新鲜蛋。否则，当前鸡蛋的检测结束，等待下一个鸡蛋进入拍摄室，对触发器进行触发，从而开始对下一个鸡蛋进行检测。
八、鸡蛋图像获取步骤由一所示，鸡蛋图像预处理步骤由二所示，进行鸡蛋裂纹检测的步骤由三所示，进行鸡蛋形状检测的步骤由四所示，进行鸡蛋新鲜度检测的步骤由五、六、七所示。
综上所述，本发明提供的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置及检测方法，充分考虑到了检测的实时性，并对一般的检测系统进行了改进，使用基于DSP的图像获取和处理模块进行图像获取和图像处理，提高了图像获取和处理的速度和稳定性。当检测出不合格产品后，能使用工控机来控制电机对不合格产品进行剔除，提高了系统的自动化水平，降低了生产成本。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界。

Claims (7)

1.一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，包括产品传输模块、高速DSP机器视觉模块和控制执行模块，其特征在于：所述传输模块包括流水线传送带（1）和拍摄室（3），所述流水线传送带（1）穿过拍摄室（3），并设有多个透光孔（2），在拍摄室（3）中安装有CCD相机（6）、LED光源（4）和光电触发器（5）；所述高速DSP机器视觉模块装载在DSP板卡（7）上，包括CCD图像获取模块和DSP图像处理模块，DSP板卡（7）与CCD相机（6）、光电触发器（5）相连接；所述控制执行模块包括依次连接的工控机（8）、强电控制板（10）和电机（11），所述工控机（8）与DSP板卡（7）相连接，电机（11）位于拍摄室（3）内。
2.根据权利要求1所述的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，其特征在于：所述透光孔（2）为椭圆形，在流水线传送带（1）上等距分布；所述CCD相机（6）安装在流水线传送带（1）上方、与鸡蛋平齐的拍摄室（3）中部；所述LED光源（4）安装在拍摄室（3）中部底端和流水线传送带（1）底部之间。
3.根据权利要求2所述的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，其特征在于：所述透光孔（2）的孔壁使用黑色有弹性的塑料材质进行包裹。
4.根据权利要求2或3所述的基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测装置，其特征在于：所述工控机（8）通过PCI接口与DSP板卡（7）相连接，通过其内置的I/O卡（9）与强电控制板（10）相连接。
5.一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
（1）鸡蛋图像采集与提取：将待检测鸡蛋摆放于流水线传送带（1）中的透光孔（2）上方，当鸡蛋随着流水线匀速运动至拍摄室（3）中部时，触发器被触发并送回触发信号，使得高速DSP机器视觉模块获取当前CCD相机拍摄的一帧彩色鸡蛋图像，经过模数转换后将图像数据存储在高速DSP机器视觉模块的图像采集数据存储区中；
（2）鸡蛋裂纹检测：通过灰度化方法获取鸡蛋灰度图像，对去噪后的灰度图像进行阈值分割，获取目标鸡蛋二值图像，对二值图像进行轮廓跟踪获得鸡蛋轮廓图像，通过对鸡蛋灰度图进行对比度拉伸并对该图像进行阈值分割以获取可能存在的鸡蛋裂纹图像，进行边界跟踪以确定目标鸡蛋内部轮廓数及轮廓内的像素个数，通过计算单个轮廓中像素个数是否超过标准值来判断是否存在裂纹，若存在裂纹则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（3）鸡蛋形状检测：计算鸡蛋二值图像中目标鸡蛋部分的像素坐标均值以获取鸡蛋形心点坐标，以形心点为圆心求取鸡蛋图像的最小内切圆半径和最大外接圆半径，并计算这两个半径长度的比值，即鸡蛋圆形度的值，通过此比值的大小来判断鸡蛋是否畸形，若存在畸形则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（4）鸡蛋新鲜度检测：将鸡蛋RGB彩色图像转化为HSL彩色图像，提取L分量的灰度图像，并对此灰度图像进行去噪和对比度拉伸，随后采用最大类间方差法获取鸡蛋蛋黄的二值图像，提取此蛋黄二值图像的轮廓，并对此轮廓进行椭圆拟合以获取椭圆长短轴的大小，通过拟合椭圆长短轴的比值即蛋黄圆度来衡量鸡蛋蛋黄的圆形程度，从而判别鸡蛋是否新鲜，若新鲜度不符合标准则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除。
6.一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
（1）鸡蛋图像采集与提取：将待检测鸡蛋摆放于流水线传送带（1）中的透光孔（2）上方，当鸡蛋随着流水线匀速运动至拍摄室（3）中部时，触发器被触发并送回触发信号，使得高速DSP机器视觉模块获取当前CCD相机拍摄的一帧彩色鸡蛋图像，经过模数转换后将图像数据存储在高速DSP机器视觉模块的图像采集数据存储区中；
（2）鸡蛋裂纹检测：通过灰度化方法获取鸡蛋灰度图像，对去噪后的灰度图像进行阈值分割，获取目标鸡蛋二值图像，对二值图像进行轮廓跟踪获得鸡蛋轮廓图像，通过对鸡蛋灰度图进行对比度拉伸并对该图像进行阈值分割以获取可能存在的鸡蛋裂纹图像，进行边界跟踪以确定目标鸡蛋内部轮廓数及轮廓内的像素个数，通过计算单个轮廓中像素个数是否超过标准值来判断是否存在裂纹，若存在裂纹则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（3）鸡蛋形状检测：计算鸡蛋二值图像中目标鸡蛋部分的像素坐标均值以获取鸡蛋形心点坐标，以形心点为圆心求取鸡蛋图像的最小内切圆半径和最大外接圆半径，并计算这两个半径长度的比值，即鸡蛋圆形度的值，通过此比值的大小来判断鸡蛋是否畸形，若存在畸形则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（4）鸡蛋新鲜度检测：提取鸡蛋的形心点和蛋黄区域的形心点，并计算两者的距离，然后取得鸡蛋轮廓中距离鸡蛋形心最近的点，计算此两点的距离，并通过两个距离的比值即蛋黄偏离度来衡量蛋黄偏离鸡蛋中心的程度，从而判别鸡蛋是否新鲜。
7.一种基于DSP机器视觉的鸡蛋品质无损检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
（1）鸡蛋图像采集与提取：将待检测鸡蛋摆放于流水线传送带（1）中的透光孔（2）上方，当鸡蛋随着流水线匀速运动至拍摄室（3）中部时，触发器被触发并送回触发信号，使得高速DSP机器视觉模块获取当前CCD相机拍摄的一帧彩色鸡蛋图像，经过模数转换后将图像数据存储在高速DSP机器视觉模块的图像采集数据存储区中；
（2）鸡蛋裂纹检测：通过灰度化方法获取鸡蛋灰度图像，对去噪后的灰度图像进行阈值分割，获取目标鸡蛋二值图像，对二值图像进行轮廓跟踪获得鸡蛋轮廓图像，通过对鸡蛋灰度图进行对比度拉伸并对该图像进行阈值分割以获取可能存在的鸡蛋裂纹图像，进行边界跟踪以确定目标鸡蛋内部轮廓数及轮廓内的像素个数，通过计算单个轮廓中像素个数是否超过标准值来判断是否存在裂纹，若存在裂纹则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（3）鸡蛋形状检测：计算鸡蛋二值图像中目标鸡蛋部分的像素坐标均值以获取鸡蛋形心点坐标，以形心点为圆心求取鸡蛋图像的最小内切圆半径和最大外接圆半径，并计算这两个半径长度的比值，即鸡蛋圆形度的值，通过此比值的大小来判断鸡蛋是否畸形，若存在畸形则通过电机将鸡蛋从生产线上剔除；
（4）鸡蛋新鲜度检测：对鸡蛋区域的像素求取灰度均值                                                
Figure 2011103001500100001DEST_PATH_IMAGE001
，同时求取这些像素灰度样本的标准差，并通过的大小来对鸡蛋全蛋对比度进行度量，从而判别鸡蛋是否新鲜，其中
Figure 885025DEST_PATH_IMAGE002
用如下公式计算得到：
，
其中n为鸡蛋区域中灰度不为零的像素总数，Xi第i个像素的灰度。
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