DD275625A1

DD275625A1 - Verfahren und anordnung zur maengelerkennung an landwirtschaftlichen produkten

Info

Publication number: DD275625A1
Application number: DD32014488A
Authority: DD
Inventors: Manfred Gawendowicz; Andreas Boehme; Ferdinand Glombitza
Original assignee: Berlin Ing Hochschule
Priority date: 1988-09-27
Filing date: 1988-09-27
Publication date: 1990-01-31

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zur Maengelerkennung an landwirtschaftlichen Produkten. Die Erfindung beschreibt ein Verfahren und eine Anordnung zur Qualitaetssortierung landwirtschaftlicher Produkte, insbesondere von Kartoffeln, die rotatorisch oder translatorisch einer optoelektronischen Maengelerkennungseinrichtung vorgefuehrt werden. Von der Oberflaeche der zu untersuchenden Objekte wird mit Hilfe einer CCD-Zeilenkamera, sowie durch eine spezielle Beleuchtungseinrichtung ein geeignetes, matrixfoermiges elektrisches Abbild der Helligkeitsverteilung als Grauwertbild gewonnen. Nach einer Echtzeitverarbeitung des Grauwertbildes wird durch einen definierten Bildverarbeitungsalgorithmus die Entscheidung ueber mangelfrei bzw. mangelbehaftet getroffen. Dabei kann der Nutzer einen prozentualen Oberflaechenanteil als Mangelfreigrenze fuer verschiedene Mangelarten vorgeben. In der Echtzeitverarbeitung werden durch eine Bildfilterung, durch Anwendung lokaler Operatoren und durch Histogrammbildung mit einem Histogrammprozessor die fuer die Entscheidung notwendigen Ausgangsgroessen waehrend der Oberflaechenabtastung gewonnen.

Description

Anwendungsgebiet der Erfindung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und dessen Anordnung, das vorzugsweise für die Qualitätssortierung von ungeschälten Kartoffeln angewendet werden kann, das aber geeignet ist, Qualitätsbeurteilungen anderer landwirtschaftlicher Produkte (wie z. B. Äpfel, Tomaten usw.) oder Oberflächenkontrollen von Gegenständen zu realisieren, wenn sich die Parameter der Sortierung bzw. der Qualitätsbeurteilung im Arbeitsalgorithmus der Anordnung implementieren lassen.

Charakteristik des bekannten Standes der Technik

In Bereichen der Prozeßautomatisierung ist es bekannt, zur visuellen Beurteilung von Oberflächen aus CCD-Sensoren und Mikrorechner bestehende Anordnungen einzusetzen. Die Objekte werden dabei in ihrer Gesamtheit bzw. punkt-oder zeilenweise durch elektromagnetische Wellen abgetastet und Reflexions- oder Remissionsergebnisse als Meßsignal zur Qualitätsbeurteilung benutzt.

Das Hauptproblem der Anpassung der Erkennungseinrichtung an die zeitlichen Anforderungen des Prozesses wird im allgemeinen dadurch gelöst, daß das abgetastete Oberflächenbild durch einen Komparator binarisiert und dadurch eine Reduzierung der in der zur Verfügung stehenden Zeit zu verarbeitenden Datenmenge erreicht wird (PS DD 246625). Andere Verfahren benutzen zur Auswertung das analoge Signal des CCD-Sensors, das mit Methoden der analogen Differenzierung und Division verarbeitet und nach vorgegebenen Kriterien zur Entscheidung führt (PS DD 212905; US 3750883). Digitale Bildverarbeitung ist im allgemeinen den Bereichen der Medizin, der Meteorologie und der Fernerkundung der Erde vorbehalten, in denen Zeitprobleme keine so bedeutende Rolle spielen.

Zur Auswertung eines Grauwertbildes ist es weiterhin bekannt, einen schnellen Datentransfer durch spezielle Prozessoren zu realisieren. Die Analyse gespeicherter Bilddaten erfordert jedoch oftmals zeitaufwendige Operationen und ist für den Echtzeitbetrieb der Prozeßautomatisierung nicht geeignet.

Ziel der Erfindung

Ziel der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Anordnung zu schaffen, die als Erkennungseinrichtung beim automatischen Verlesen von ungeschälten Kartoffeln und anderen landwirtschaftlichen Produkten nach Qualitätsmerkmalen eingesetzt werden können, um bei hohem Durchsatz die bisher erforderliche manuelle Tätigkeit des Verlesene zu ersetzen.

Darlegung des Wesens der Erfindung

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anordnung als Erkennungseinrichtung zur Sortierung landwirtschaftlicher Produkte nach Qualitätsmerkmalen zu schaffen.

Erfindungsgemäß wird die Aufgabe dadurch gelöst, daß die Oberfläche der zu untersuchenden Objekte mit einem CCD-Zeilensensor flächendeckend abgetastet wird, indem die Integrationszeit des Sensors und die Drehzahl des Ojektes aufeinander abgestimmt werden, so daß bei vorgegebener Anzahl derZeilenabtastungen ein vom Durchmesser des Ojektes abhängiges, die gesamte Oberfläche umspannendes Raster entsteht. Das mit dem CCD-Zeilensensor gewonnene und in 16 Graustufen digitalisierte Abbild der Helligkeitsverteilung wird im one-line-Betrieb einer Verarbeitungseinheit (Preprozessor, Histogrammprozessor) sowie einer Bildspeichereinheit zugeführt. Eine Auswerteeinheit, die die Daten der Verarbeitungseinheit nutzt, liefert die Sortierentscheidung.

In einem Lernprozeß wird durch eine Lichtsteuerung die Einstellung der Hintergrund- und Objektoberflächenhelligkeit bei vorgegebener Integrationszeit und gewählter Objektivblende so gesteuert, daß in Abhängigkeit von der Beschaffenheit mangelfreier Objekte das Histogramm der Helligkeitsverteilung über der gesamten Oberfläche in einen relevanten Bereich (z. B. mittlerer Grauwertbereich) gelegt wird.

In der Sortierphase der Mängelerkennung wird ein definierter Algorithmus abgearbeitet, der das Vorhandensein eines Mangels, seine prozentuale Mächtigkeit hinsichtlich der Gesamtoberfläche, seiner Lage auf der Objektoberfläche und schließlich seine geometrische Form herausgearbeitet, wobei an jedem Abschnitt des Algorithmus die Entscheidung zum Aussortieren und zum Abbruch des Algorithmus durch Vergleich mit vorgegebenen Parametern erfolgen kann.

Der von einer automatischen Verleseeinrichtung geforderte hohe Durchsatz wird bei geeigneter Wahl des geometrischen Auflösungsvermögens dadurch ermöglicht, daß die Anordnung der Verarbeitungseinheit neben einem Grauwertprozessorzur Filterung einen Histogrammprozessor enthält, der im Echtzeitbetrieb die seriell eintreffenden Daten so verarbeitet, daß nach der Abtastung eine Aussage über das

Vorhandensein eines Mangels, seine prozentuale Mächtigkeit und seine Lage auf der Objektoberfläche getroffen werden kann und die Klassifikation vorhandener Mängel hinsichtlich ihrer Form beginnen kann, während die Abtastung eines folgenden

Objektes vorgenommen wird.

Eine vertiefte geometrische Analyse erfolgt nur im Bedarfsfall und dann gezielt aus dem im Speicher aufgehobenen,

abgetasteten Bild. ·

Ausführungsbeispiel

Die Erfindung soll an nachfolgendem Ausführungsbeispiel erläutert werden. Es zeigen:

Fig. 1: Blockschaltbild der Mängelerkennungseinrichtung

Fig. 2: Verarbeitungseinheit

Fig.3: Algorithmus der Mängelerkennung

Fig.4: Histogrammprozessor

Fig. 5: Bildspeichereinheit

Entsprechend der in Fig. 1 dargestellten Anordnung werden die Signale einer CCD-Zeilenkamera (5) digitalisiert (6), gespeichert (7) und gleichzeitig einer Verarbeitungseinheit (8) zugeführt, deren Ergebnis in einer Lernphase über die Auswerteeinheit (10) und die Lichtsteuerung (9) die Helligkeit des Hintergrundes (4) und der Objektoberfläche (1) durch 2 Beleuchtungseinrichtungen (2,3) so beeinflußt, daß eine eindeutige Unterscheidung zwischen Hintergrund und Objekt und die Unterscheidung zwischen mangelbehafteten und mangelfreien Objekten möglich wird.

Der in der Sortierphase (Fig. 3)ablaufende Algorithmus ist eine Folge von Entscheidungen, deren erste als Belegungstest das Auftreten von Grauwerten im relevanten Bereich prüft.

Ausgehend von den Remissionseigenschaften einer mangelbehafteten Oberfläche werden die im Lernprozejß eingestellten ' Belegungen des Histogramms einer mangelfreien Objektoberfläche mit denen der zu beurteilenden Objektoberfläche verglichen. Bei Abweichung der Belegungen in den relevanten Bereichen wird der prozentuale Anteil der Mangelfläche an der Objektoberfläche ermittelt/mit einem vorgegebenem Wert verglichen und bei Überschreitung des vorgegebenen Wertes die Aussortierung veranlaßt. Dabei ergibt sich der relative Mangelanteil aus:

Bob

Am - relative Mangelfläche

B_M - Anzahl der Bildpunkte des Mangelbereichs

Bps - Anzahl der Bildpunkte des gesamten Objektes

ist ein Mangel festgestellt, aber der vorgegebene prozentuale Anteil nicht überschritten, erfolgt eine zweite Entscheidung hinsichtlich der Kompaktheit der Mangelfläche und des geometrischen Zusammenhangs der Mangelanteile.

Die Prüfung des geometrischen Zusammenhangs erfolgt erstens durch die Bildung von Teilhistogrammen, die einen definierten Ausschnitt von der Objektoberfläche repräsentieren. Sind die Grauwerte der relevanten Bereiche in mehreren (oder allen) Teilhistogrammen belegt, so gilt der Mangel als verteilt und muß nicht zwingend aussortiert werden. Konzentrieren sich die Pixel des relevanten Bereiches in einigen wenigen Teilhistogrammen, so liegt eine kompakte Mangelstelle vor. Zweitens erfolgt die

geometrische Prüfung durch den Vergleich der möglichen Erhöhung der Anzahl mangelbehafteter Pixel für eine verteilte oder kompakte (quadratische bzw. runde oder längliche) Form nach Anwendung eines regionenbildenden Operators mit der realisierten Erhöhung nach der Bearbeitung des Bildes in der Verarbeitungseinheit. Nach diesem Vergleich erfolgt eine Zuordnung zu den Formen der repräsentativen Mangelgruppen (oder -klassen).

Als regionenbildender Operator in der Verarbeitungseinheit wird ein Rangordnungsoperator (Dilatationsoperator) verwendet, der in einem 3x3 Fenster arbeitet.

Nachfolgende Modellfunktionen der Pixelanzahl η bei Anwendung des Dilatationsoperators bedeutet, sind aus der jeweiligen unterschiedlichen Wirkung des Operators aufgrund der Geometrie der Pixelverteilung abgeleitet:

ζ in*«,) ss iSQR(n) + 2)^a

η ζ(Πκα) - SQRC2) * ( + 2? * {F*2)

z(n_v) - Zuwachsfunktion vereinzelt auftretender Pixel

z(n_kq) - Zuwachsfunktion kompakt-rund (quadr.) auftretender Pixel

z(n_ki) - Zuwachsfunktion kompakt-länglich auftretender Pixel

η - Anzahl der Pixel von der Operation -

F - Fensterbreite (z. B. F = 3)

Die Ausführung des Algorithmus wird durch die Verbindung einer Auswerteeinheit (10) mit einer im on-line-Betrieb arbeitenden Verarbeitungseinheit (8) realisiert.

Als Auswerteeinheit (10) ist ein universelles 8-Bit-Mikrorechnersystem vorgesehen.

Die in Fig.2 dargestellte Verarbeitungseinheit (8) enthält 4 (2 x 2) im Echtzeitbetrieb arbeitende Prozessoren. Die Prozessoren bilden zwei Paare, die jeweils aus einem Grauwertverarbeitungsprozessor (11; 12) zur Filterung und Anwendung regionenbildender Operatoren und einem zur Histogrammprozessor (13; 14) bestehen, wobei des zweite Paar (12; 14) als Eingangsgröße das gefilterte Signal des ersten Paares erhält.

Die Grauwertverarbeitungsprozessoren werden jeweils durch einen GIPP (Grayscal-Image-Pre-Processor) realisiert, der die Anwendung lokaler Operatoren in einem 3 x 3 Fenster on-line gestattet.

Die Histogrammprozessoren, dargestellt in Fig.4, werden jeweils durch die Kopplung von zwei Einchipmikrorechnern (16,17) realisiert, die abwechselnd ein Teilhistogramm erzeugen, dieses abspeichern und das vom Vorgänger abgespeicherte Teilhistogramm zum Gesamthistogramm ergänzen und nach Abschluß einer vollständigen Abtastung durch ein Signal an die Ein-Ausgabeeinheit (21) der Auswerteeinheit (10) diesen zur Übernahme des Verarbeitungsergebnisses veranlassen. Dazu sind der Mikrorechner der Auswerteeinheit (10) und der Histogrammprozessor (13; 14) über ein Zweitor (20) an einen gemeinsamen Schreib-Lese-Speicher (19) angeschlossen, wobei die beiden Einchipmikrorechner (13; 14) ihren Speicherzugang softwaremäßig zwischen dem Wechsel der Aufnahmephase (Kameradaten einlesen) und der Auswertephase (Speicherzugang) organisieren.

Die in der Sortierphase während der Verarbeitung gleichzeitig laufende Speicherung des vollständigen Oberflächenbildes erfolgt in der Bildspeichereinheit (7) durch eine DMA-Steuerung nach Fig. 5. Um die Arbeit der Auswerteeinheit (10) nicht zu behindern, erfolgt der DMA-Betrieb nicht durch Unterbrechung der Auswerteeinheit (10), sondern über eine Richtungssteuerung (26) in einem doppelt angelegten Speicherbereich (25,27). Während synchron zur Kamerafrequenz die Daten durch den DMA-Schaltkreis (24) in den RAM 1 (25) geschrieben werden, kann die Auswerteeinheit (10) das vorige, im RAM 2 (27) gespeicherte Bild lesen und umgekehrt. Ein Beschreiben des RAM 1 oder 2, sowie die Programmierung des DMA-Schaltkreises (24) durch die Auswerteeinheit (10) ist nur über das Zweitor (23) möglich, das die DMA-Einheit (24) entweder mit der Kamera (5) oder mit der Auswerteeinheit (10) verbindet.

Claims

1. Verfahren zur Mängelerkennung an landwirtschaftlichen Produkten, dadurch gekennzeichnet, daß die Oberfläche der zu untersuchenden Objekte mit einem CCD-Zeilensensor flächendeckend abgetastet wird, indem die Integrationszeit des Sensors und die Bewegungsgeschwindigkeit des Objektes (rotatorisch oder translatorisch) aufeinander abgestimmt werden, so daß bei vorgegebener Anzahl der Zeilenabtastungen ein vom Durchmesser des Objektes abhängiges, die gesamte Oberfläche umspannendes Raster entsteht, wobei das gewonnene und in 16 Grauwertstufen digitalisierte Abbild der Helligkeitsverteilung im on-line-Betrieb einer Verarbeitungseinheit (8), bestehend aus Grauwertverarbeitungs- (11,12) und Histogrammprozessoren (13,14), sowie einer Bildspeichereinheit (7) zugeführt wird und mittels Auswerteeinheit (10) die eingegebenen.Daten verarbeitet werden, so daß in der Sortierphase ein definierter Algorithmus abgearbeitet und eine Sortierentscheidung getroffen wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß durch die Wechselwirkung zwischen aktiver Untergrund- und Auflichtbeleuchtung die Objekte vom Untergrund und magelbehaftete von mangelfreien Objektoberflächenanteilen durch Auswertung des eindimensionalen Histogramms der Helligkeitsverteilung unterschieden werden und aus der aufgetretenen Anzahl von Belegungen im mangelrepräsentativen Bereich die prozentuale Größe der Mangelfläche abgeschätzt wird, die beim Überschreiten eines vorgegebenen Wertes die Aussortierung des Objektes bewirkt.

3. Verfahren nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, daß bei Vorhandensein eines Mangels, . der auf grund seiner Größe nicht zur Aussortierung führt, aus Teilhistogrammen der Objektoberfläche abgeleitet wird, ob der Mangel konzentriert oder über die gesamte Oberfläche verteilt auftritt und aus dem Verhalten der Mangelstelle gegenüber einem Dilatationsoperator die geometrische Form der Mangelfläche abgeschätzt wird, so daß ein Klassifikator die Mangelart bestimmen kann.

4. Anordnung zur Mängelerkennung an landwirtschaftlichen Produkten, dadurch gekennzeichnet, daß die Signale einer CCD-Zeilenkamera (5) durch einen Analog-Digital-Umsetzer (6) digitalisiert, in der Bildspeichereinheit (7) durch einen Speichersteuerungsprozessor (24) gespeichert und gleichzeitig einer nachgeordneten Verarbeitungseinheit (8) bestehend aus vier bzw. zwei mal zwei im Echtzeitbetrieb arbeitende Prozessorpaaren, die jeweils aus einem Prozessor zur Filterung des digitalen Kamerasignals als Grauwertverarbeitungsprozessor (11; 12) und einem Histogrammprozessor (13; 14) bestehen, wobei das zweite Paar (12; 14) als Eingangsgröße das gefilterte Signal des ersten Paares erhält, zugeführt werden und über die Auswerteeinheit (10) und die Lichtsteuerung (9) die Helligkeit des Hintergrundes in Form des Unterlichtes (4) und der Objektoberfläche (1) durch zwei Beleuchtungseinrichtungen, die mit Gleichspannungs-Halogenscheinwerfern ausgerüstet und unter einem definierten Beleuchtungswinkel eingestellt, in Form von Auflicht (2; 3) so beeinflussen, daß eine eindeutige Unterscheidung zwischen Hintergrund und Objektoberfläche (1) und die Unterscheidung zwischen mangelbehafteten und mangelfreien Objekten möglich wird.

5. Anordnung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Histogrammprozessor durch die Kopplung von zwei Einchipmikrorechner (16; 17) einschließlich Programmspeicher für Einchipmikrorechner (15; 18) realisiert wird, die abwechselnd ein Teilhistogramm erzeugen, abspeichern und das vom Vorgänger abgespeicherte Teilhistogramm zum Gesamthistogramm ergänzen und nach Abschluß einer vollständigen Abtastung durch ein Signal an die nachgeordnete Ein- Ausgabeeinheit (21) der Auswerteeinheit (10) diese zur Übernahme des Verarbeitungsergebnisses veranlassen.

6. Anordnung nach Anspruch 4 und 5, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswerteeinheit (10) und der Histogrammprozessor (13; 14) über ein Zweitor (20) an einem gemeinsamen Schreib-Lese-Speicher (19) angeschlossen sind, wobei die beiden Einchipmikrorechner (16; 17) des Histogrammprozessors (13; 14) ihren Speicherzugahg softwaremäßig zwischen dem Wechsel der Aufnahmephase - Kameradaten einlesen - und der Auswertephase - Speicherzugang organisieren.

7. Anordnung nach Anspruch 4 bis 6, dadurch gekennzeichnet, daß um die Arbeit der Auswerteeinheit (10) nicht zu behindern, der DMA-Betrieb nicht durch Unterbrechung Auswerteeinheit (10), sondern über eine Richtungssteuerung (26) in einem doppelt angelegten Schreib-Lese-Speicher (25; 27) erfolgt, während synchron zur Kamerafrequenz die Daten durch den

Speichersteuerungsprozessor (24) in den Schreib-Lese-Speicher 1 (25) geschrieben werden, kann die Speichersteuerungsprozessors (24) von der Programmierphase durch die Auswerteeinheit (10) getrennt wird, in dem sich der Speichersteuerungsprozessor (24) über das Zweitor (23) entweder mit dem Analog-Digital-Umsetzer (6) und der Kamera (5) oder mit derAuswerteeinheit 10) verbindet.

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