CN108801926B - 一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置及方法 - Google Patents

一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置及方法，所述装置包括检测箱体、相机和光源，所述检测箱体包括底座箱体和外壳，所述底座箱体的内部安装有光源，所述底座箱体的顶部设有第一椭圆形孔；所述外壳上设置有操作口，操作口周围设置有端盖，端盖用于放置挡光板；所述相机安装在所述检测箱体的顶部。该装置结构简单，操作方便，可准确检测鸡蛋单双黄。

Description

一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置及方法
技术领域
本发明涉及农畜产品无损检测技术领域，特别涉及一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置及方法。
背景技术
双黄鸡蛋是指一个蛋壳里面有两个蛋黄的鸡蛋。一方面，双黄蛋较为难得且营养丰富，深受消费者喜爱，其价格远远超过普通鸡蛋，具有较高的商业价值。另一方面，双黄鸡蛋作为种鸡蛋时在孵化后期由于营养及蛋壳体积的限制常常出现死胚，不能孵化出小鸡，即便是偶尔能孵化出小鸡也是不健康的小鸡。因此不论是普通的卖给用户食用的鸡蛋还是种鸡蛋，进行双黄蛋的检测都是非常有必要的。目前，我国鸡蛋产业现有的鸡蛋单双黄检测方法都是基于人工照蛋的方式，不仅工作量大而且效率和准确率都不高。
鸡蛋中的蛋黄是可动的，且其位置不固定；蛋黄的形状也非完全相同且固定不变。因此对于鸡蛋的单双黄检测，目前还没有能够稳定判别且可靠的检测装置及方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷和不足，提供了一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置，该装置结构简单，操作方便，可准确检测鸡蛋单双黄。
本发明的另一目的在于提供一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，该方法采用K-means算法、形态学处理及漫水填充法对鸡蛋图像进行处理，分割出不同蛋黄所在位置及蛋黄数量，实现鸡蛋单双黄的可靠检测。
本发明的目的可以通过如下技术方案实现：
一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置，所述装置包括检测箱体、相机和光源，所述检测箱体包括底座箱体和外壳，所述底座箱体的内部安装有光源，所述底座箱体的顶部设有第一椭圆形孔；所述外壳上设置有操作口，操作口周围设置有端盖，端盖用于放置挡光板；所述相机安装在所述检测箱体的顶部。
作为优选的技术方案，在所述底座箱体的第一椭圆形孔处设置有鸡蛋托板和调整片，所述鸡蛋托板上设有第二椭圆形孔，所述调整片的插入边设有半椭圆形缺口。设置鸡蛋托板及调整片可以适应不同大小的鸡蛋，使鸡蛋与孔更好地贴合，避免因漏光影响检测结果。
作为优选的技术方案，所述光源的功率范围为80W-120W。该功率范围的光源可以提供亮度适中的光线，使拍摄图像清晰，便于后续图像处理过程中分离蛋黄所在的区域。
作为优选的技术方案，所述光源处设有散热片或风扇。光源的功率较大，发热非常严重，设置散热片或风扇可以给光源散热。
本发明的另一目的可以通过如下技术方案实现：一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，所述方法包括如下步骤：
S1、将鸡蛋进行离心运动，使蛋黄运动到鸡蛋的两端；
S2、将离心运动后的鸡蛋放入检测箱体中，打开光源，用相机采集被强光照射的鸡蛋图像；
S3、对采集到的鸡蛋图像截取鸡蛋所在的区域，去除边缘区域，然后使用K-means算法进行聚类处理，分离出蛋黄所在的区域；
S4、对蛋黄所在的区域进行形态学处理，实现不同蛋黄之间的分隔；
S5、通过漫水填充法分别找出不同蛋黄所在区域的外接矩形，并标注出蛋黄的位置和序号，输出检测的结果图像和蛋黄数量。
作为优选的技术方案，在步骤S3中，将截取到的鸡蛋所在的区域转化为灰度图像，使用K-means算法根据像素值对灰度图像进行聚类，聚类的类别数量设置为3，分别求出三个类别像素值的均值，并进行排序，均值排在中间的那一类为蛋黄，将蛋黄所在区域的像素值设置为255，其他像素值设置为0，实现蛋黄所在区域的二值分割。
作为优选的技术方案，在步骤S4中，对蛋黄所在区域使用小的卷积核进行闭运算，去除白色区域中的小黑点；再使用大的卷积核对蛋黄所在区域进行腐蚀操作，将各个蛋黄的边缘部分腐蚀掉一圈，实现不同蛋黄之间的分离。
作为优选的技术方案，在步骤S1中，离心运动的转速为1-3r/s。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1、本发明提供的鸡蛋单双黄自动检测装置，结构简单，便于操作，稳定可靠，检测准确度较高。
2、本发明使用K-means算法、形态学处理及漫水填充法对鸡蛋图像进行处理，可有效分离蛋黄所在的区域，并对不同蛋黄进行分割，实现鸡蛋单双黄的准确检测。
附图说明
图1是本发明实施例中鸡蛋单双黄自动检测装置的剖面图
图2是本发明实施例中鸡蛋单双黄自动检测装置的立体图
图3是本发明实施例中鸡蛋单双黄自动检测方法的流程图
图4是本发明实施例中采集到的待测鸡蛋图像
图5是本发明实施例中通过K-means算法对背景、蛋黄、蛋清进行分离的结果图
图6是本发明实施例中对聚类结果进行二值化，分离出蛋黄所在的区域图像
图7是本发明实施例中对蛋黄所在区域进行腐蚀后的结果图
图8是本发明实施例中标注蛋黄的位置和蛋黄数量的结果图
图9是本发明实施例中输出的检测结果图
图10是本发明另一个实施例中待检测的鸡蛋图像
图11是本发明另一个实施例中鸡蛋的检测结果图
附图说明：1：相机，2：检测箱体，3：底座箱体，4：光源，5：鸡蛋，6：外壳，7：鸡蛋托板，8：调整片，9：操作口，10：端盖，11：挡光板，12：相机安装孔
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1、2所示，本发明实施例中提供了一种用于鸡蛋单双黄自动检测的装置，该装置包括检测箱体2、相机1和光源4。检测箱体2顶部设有相机安装孔12，相机1安装相机安装孔内。相机1一般为工业相机。相机1从上至下拍摄放置于检测箱体2内的鸡蛋5。
检测箱体1是一个黑色箱体，包括底座箱体3和外壳6。底座箱体3的顶部设有第一椭圆形孔，用于放置待测鸡蛋。为了放置不同大小的鸡蛋，在底座箱体3的第一椭圆形孔处设置有鸡蛋托板7和调整片8，鸡蛋托板7上设有第二椭圆形孔，调整片8的插入边设有半椭圆形缺口。鸡蛋放置于鸡蛋托板7上，当待测鸡蛋比较大时，可以将调整片8远离鸡蛋托板7使椭圆形孔变大，当待测鸡蛋比较小时，可以将调整片8靠近鸡蛋托板7使椭圆形孔变小。这种结构可以适应不同大小的鸡蛋，通过调整片8的调整可以使鸡蛋更好地与椭圆形孔贴合，避免因漏光影响检测结果。
底座箱体3的内部安装有光源4。光源4的功率范围为80W-120W，功率在该范围内时，光线的亮度适中，所拍摄的图像清晰，便于后续图像处理过程中分离蛋黄所在区域。因为光源4的功率较大，可以在光源4处设置散热片或风扇，提高光源散热效果。
外壳6上设置有操作口9，操作口9周围设置有端盖10，端盖10用于放置挡光板11。当需要放入鸡蛋时，将挡光板11从端盖10中抽出，放好鸡蛋后将挡光板11插入端盖10中，防止外部光线干扰检测结果。
如图3所示，本发明实施例中提供了一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，该方法包括如下步骤：
S1、将待测鸡蛋进行离心运动，使蛋黄运动到鸡蛋的两端。离心运动的转速为2r/s，一般选取转速范围为1-3r/s，转速太高容易破坏鸡蛋蛋黄，转速太低则使离心运动太慢或者离心效果不明显。
S2、将离心运动后的鸡蛋放入检测箱体中，打开光源，用相机采集被强光照射的鸡蛋图像，采集到的鸡蛋图像如图4所示。在采集鸡蛋图像时，通过调整相机的角度，使鸡蛋所在的区域尽可能落到图像的中心。这样在后续截取鸡蛋所在区域时，可以减少需要处理的区域面积，提高区域处理的速度。
S3、对采集到的鸡蛋图像截取鸡蛋所在的区域，去除边缘区域，然后使用K-means算法进行聚类处理，分离出蛋黄所在的区域。聚类处理是指，将截取到的鸡蛋所在的区域转化为灰度图像，使用K-means算法根据像素值对灰度图像进行聚类。聚类的类别数量设置为3，根据图像中背景、蛋黄和蛋清的所在区域的灰度值不同，实现背景、蛋黄和蛋清之间的分割。通过K-means算法对背景、蛋黄、蛋清进行分割后的结果图见图5。聚类分割后，分别求出三个类别像素值的均值，并进行排序，Mbg<Myk<Mew(其中Mbg表示背景像素值的均值，Myk表示蛋黄像素值的均值，Mew表示蛋清像素值的均值)。均值排在中间的那一类的序号K对应的是蛋黄区域的像素，将序号为k的像素点的像素值设置为255，其他像素点的像素值设置为0，实现蛋黄所在区域的二值分割，二值分割的结果图如图6所示。
S4、对蛋黄所在的区域进行形态学处理，实现不同蛋黄之间的分隔。形态学处理是指，对蛋黄所在区域使用小的卷积核进行闭运算，去除白色区域中的小黑点。再使用大的卷积核对蛋黄所在区域进行腐蚀操作，将各个蛋黄的边缘部分腐蚀掉一圈，实现不同蛋黄之间的分离，对蛋黄所在区域进行腐蚀后的结果图如图7所示。
S5、通过漫水填充法分别找出不同蛋黄所在区域的外接矩形，使用外接矩形的内接椭圆标出蛋黄的位置，如图8所示并在椭圆中心标注出蛋黄序号。然后为检测结果加上鸡蛋的边线，如图9所示输出检测的结果图像和蛋黄数量。
在其他鸡蛋蛋黄检测的实施例中，待检测鸡蛋图像如图10所示，利用本发明提供的检测装置及检测方法，可测得鸡蛋的检测结果如图11所示，根据检测结果可知，该鸡蛋为单黄蛋，蛋黄数量为1。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、将鸡蛋进行离心运动，使蛋黄运动到鸡蛋的两端；
S2、将离心运动后的鸡蛋放入检测箱体中，打开光源，用相机采集被强光照射的鸡蛋图像；
S3、对采集到的鸡蛋图像截取鸡蛋所在的区域，去除边缘区域，然后使用K-means算法进行聚类处理，分离出蛋黄所在的区域；
S4、对蛋黄所在的区域进行形态学处理，实现不同蛋黄之间的分隔；
S5、通过漫水填充法分别找出不同蛋黄所在区域的外接矩形，并标注出蛋黄的位置和序号，输出检测的结果图像和蛋黄数量；
在步骤S3中，将截取到的鸡蛋所在的区域转化为灰度图像，使用K-means算法根据像素值对灰度图像进行聚类，聚类的类别数量设置为3，分别求出三个类别像素值的均值，并进行排序，均值排在中间的那一类为蛋黄，将蛋黄所在区域的像素值设置为255，其他像素值设置为0，实现蛋黄所在区域的二值分割；
在步骤S4中，对蛋黄所在区域使用小的卷积核进行闭运算，去除白色区域中的小黑点；再使用大的卷积核对蛋黄所在区域进行腐蚀操作，将各个蛋黄的边缘部分腐蚀掉一圈，实现不同蛋黄之间的分离。
2.根据权利要求1所述的一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，其特征在于，在步骤S1中，离心运动的转速为1-3r/s。
3.根据权利要求1所述的一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，其特征在于，所述检测箱体包括底座箱体和外壳，所述底座箱体的内部安装有光源，所述底座箱体的顶部设有第一椭圆形孔；所述外壳上设置有操作口，操作口周围设置有端盖，端盖用于放置挡光板；所述相机安装在所述检测箱体的顶部，在所述底座箱体的第一椭圆形孔处设置有鸡蛋托板和调整片，所述鸡蛋托板上设有第二椭圆形孔，所述调整片的插入边设有半椭圆形缺口。
4.根据权利要求1所述的一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，其特征在于，所述光源的功率范围为80W-120W。
5.根据权利要求1或4所述的一种用于鸡蛋单双黄自动检测的方法，其特征在于，所述光源处设有散热片或风扇。
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