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水果分级系统的自动化
近藤直
摘要：开发了一种自动从容器中提供水果并检查水果各个侧面的分级机器人系统。该机器人系统由两个水果提供机器人和一个分级机器人组成。两个机器人都有 3 个自由度笛卡尔坐标机械手和 12 个吸盘作为末端执行器，用于运输水果。分级机器人有 12 台彩色电视摄像机和 28 台照明设备作为机器视觉系统。分级机器人一次吸起 12 个水果，并在机械手从中途移动到输送线上的载体期间获取所有水果的 12 个底部图像。在将水果释放到载体之前，通过将吸盘旋转 270 次获得每个水果的 4 个侧面图像。机械手的行程约为 1.2 m，返回初始位置大约需要 4.3 s，这意味着该机器人每秒可以对三个水果进行分级。该分级机器人系统产生了以下效果：（1）人工替代；（2）无需人工主观判断的客观分级操作；（3）水果分级数据积累，便于生产者追溯和种植指导。
关键词： 机器人 机器视觉 水果分级 溯源 信息化
1介绍
橙、苹果、桃、梨、番茄、茄子、韭菜、芦笋等果蔬产区的农业合作设施引进分级制度。在合作设施内进行水果接收、预处理、分级分拣、包装、储存和运输作业。最近，机器人和机电一体化技术得到了发展，而机器视觉和近红外技术也得到了创新[1]。已经有很多关于分级系统和检查系统的报告[2-5]，并且一些新技术正在农业合作设施中被引入。用于产品运输作业的码垛机器人已经在较早阶段（大约 10 年前）使用，并且在许多设施中也可以看到圆形水果包装机器人，通过吸盘采摘水果并将其依次放入卡盒中。然而，检查水果的各个面仍然很困难，因为水果的底部是隐藏的。据报道，橙果分级机有 6 个摄像头来检查水果的顶部、底部和 4 个侧面，并且滚针输送机的机构使橙果翻转 [6]。这种机制可以处理橘子、猕猴桃、土豆等皮不软的产品。它不适用于桃子、梨和苹果。要检查精致水果的各个方面，需要通过人工操作等方法来采摘水果。本文介绍了一种可以通过吸盘一次吸食12个水果并通过12个电视摄像机进行全方位检查的分级机器人系统。
2材料和方法
2.1材料
在本文中，圆形落叶水果、桃、梨和苹果是机器人分级的对象。它们通常是从日本北部地区的 JA（日本农业合作社）的生产者那里收到的。水果名称分别为“晓”（桃）、“小水”、“丰水”、“二生生”、“南水”（梨）、“北竹津轻”、“ San-Tsugaru、Yohkoh、Ohrin、Yuhtai-Fuji 和 San-Fuji（苹果）。这些水果具有不同的颜色、质地和形状，如图 1。在 JA 中，一天的最大接收水果量为 100 吨，这意味着如果假设一个水果，则每小时需要处理 35,714 个水果。重 350 克，分级系统一天工作 8 小时。通常在一天内对几种水果进行分级。
2.2设备和方法
分级制度概要:机器人系统工作的 JA 的操作流程如下：在一楼接收产品后，将四个集装箱（每个集装箱 10 个集装箱）放在一个托盘上。一块集装箱被提升到二楼，集装箱分离器将一个集装箱一个一个地送到传送带上的条形码阅读器。分级机器人在中途采摘水果，在将水果转移到传送带上的载体期间，通过电视摄像机（VGA，随机触发）获取水果的底部和侧面图像，而水果的顶部图像则在相机盒中获取稍后上线。外观检查后，通过近红外 (NIR) 传感器（三井矿业株式会社）测量内部状况和糖含量。根据检查结果，将水果分拣成多条生产线并包装由包装机器人制作的瓦楞纸箱。用喷墨打印机在盒面上打印水果品种的等级、大小和名称，并密封盒。最后，这些盒子被转移到一个调色板上并被装载用于营销。
2.3水果提供和分级机器人
水果供应机器人和分级机器人在一个盒子里工作。水果供应机器人和分级机器人在一个盒子里工作。图 2 展示了水果供应机器人（由 SI Seiko Co., Ltd. 制造）和装在容器中的水果。提供机器人由两组 3 DOF 笛卡尔坐标机械手（X、Y 和 Z 轴）组成，每个机械手末端附有 6 个吸盘，因为一个机械手有 6 个长臂。平地机器人虽然也是3自由度笛卡尔坐标机械手（SI Seiko Co., Ltd.制造），但它有12个长臂，没有Y轴，只有X和Z轴，还有一个手腕旋转关节。一个容器可以通过更换孔大小和数量不同的海绵来保存 6 9 5、6 9 4 或 5 9 3 水果。图 3 显示了两个机器人的动作。装满水果的容器由推杆（1）推入提供机器人的工作区。提供机器人下来并吸起 6（或 5）个水果（2）并将它们转移到中途阶段（3）。两个提供机器人可以独立工作，并在中途放置12个（或10个）水果。分级机器人通过吸盘将它们再次吸起 (4) 并将它们移动到传送线上的载体上。在分级机器人移动12个电视彩色摄像机的过程中获取水果的底部图像，而通过将水果旋转270°来获取水果的4个侧面图像。摄像机可以随着分级机器人的移动（5）调低 90 度以获得侧面图像。在对每个水果进行 5 次图像采集后，机器人将水果释放到载体 (7) 中，推动器将载体推到传送线 (8)。该平地机器人的最高速度为 1 m/s，行程约为 1.2 m。机器人将 12 个水果转移到载体需要 2.7 秒，从初始位置向下移动需要 0.4 秒，从释放水果返回需要 1 秒，等待时间为 0.15 秒。来回移动行程的总时间为 4.25 秒。假设 6 9 5 和 6 9 4 水果容器为 80%， 5 9 3 水果容器为 20%，则进行如下计算；
由于机器人总共可以处理 9,825 个水果，因此 4 台机器人每天可以处理超过 100 吨的水果（35,714 个水果/小时）。在该系统中，两个送料机器人和分级机器人使用了 4 台 1.4 kW、3,400 rpm、3,800 mmAq 真空压力、1.3 m3/min 排量的鼓风机。 30 kPa 的真空力适用于吸桃果实，而 45 kPa 的真空力适用于梨和苹果果实，使用 6 个吸盘的鼓风机。在分级和包装过程中，即使经过 3 次桃果实的吸吮，也没有观察到损坏。图 4 显示了输送线上的吸盘和载体。载体有一个RFID（256字节EE-PROM），其中每个水果的颜色、形状、大小和缺陷等分级信息在图像处理后通过天线写入。输送线以 30 m/min [7] 传输载体。
2.4机器视觉系统
具有659（h）9 494（v）像素，50 9 46视觉角度，可变快门速度和随机触发模式的十二个渐进式VGA型电视摄像机被用作分级机器人的机器视觉系统（图4） 。如图5所示，由于12个摄像机，将三个摄像头连接到PC，并使用4个摄像机。图像处理的结果已发送到PC-J，以判断水果分级。将RGB模拟信号转换为数字信号，并将图像数据通过PCI总线传输到PC的记忆的图像抓板板用于每个相机。图6显示了Si Seiko Co.，Ltd. 制造的照明设备，用于机器视觉系统。它由极地izing滤波器（PL过滤器），两个吸热过滤器，一个卤素灯和一个风扇组成。与具有反射壁的圆顶系统相比，该照明设备照亮的图像没有减半，周围环境没有反射，因为使用了PL滤波器代替扩散器和反射器。这种照明设备开发的关键技术是对PL过滤器的保护。 PL过滤器在60摄氏度开始融化。卤素灯灯前面的两个吸热过滤器和从压缩机吹出的冷空气可保护PL过滤器免受热量。设备设置了一个12 V，50 W的卤素灯，具有38辐射角，3200 K的色温和4,000 h的寿命。一个均匀辐射的4个照明设备照亮了一个果实[8]。
2.5机器视觉系统软件
采用 HSI 转换方法，将每个像素的 RGB 灰度级转换为人类易于理解的颜色。在这里，H、S 和 I 代表色相、饱和度和强度。 H、S和I最初有256个等级值，但它们被转换为25个等级和16种水果颜色（红色1,2，黄色1,2,3，黄绿色1,2，绿色），6种瘀伤颜色，以及为 H、S 和 I 的每组分配 2 种背景颜色（白色和黑色）。对所有图像都进行了这种颜色转换。除了这些颜色特征外，还测量了底部表面的红色区域，因为带有太阳烫色的水果被评估为较低等级。尽管有许多尺寸测量方法，但 Eq.海伍德直径 H、最大长度、宽度和 Feret 直径的 1 用于该系统中的果实大小。
其中 P、pi、mp 和 n 分别为果实周长、重心到第 i 个边界像素的距离、pi 的平均值和边界像素的数量。瘀伤、疾病和虫害有很多种。即使它们是相同的疾病，它们也会不时地、因品种而异。在该系统中，根据表面损伤颜色将其分为三类：重伤、中伤和轻伤。
2.6判断方法
表 1 以 2002 年 9 月 24 日为样本的南穗果实外观等级标准。 L1 到 L5 快递等级：L1 最高，L5 最低（L5 水果不能作为产品运输）。颜色方面，果实整体色相在135-175之间，上半部色相大于135，下半部色相小于175，偏红色域和饱和度分别小于58和268分为L1。此外，L1级水果还满足以下要求：圆度、复杂度和变形度小于110、120和130。此外，上半部和下半部的重度、中度和轻度损伤小于4、6 , 12, 15 和 15, 30 mm2。如果它们中的任何一个特征都不符合标准，那么水果的等级就会降低。同理，从图像中提取的特征与 L1 标准不匹配的水果被分级到其他分级级别。在颜色的标准中，用户使用色调、饱和度和偏红区域的值，因为HSI与RGB相比更容易理解，而南穗梨的这种品种在颜色和形状上都有特殊的属性。人工操作员不仅根据上半部、下半部或整个水果的颜色，还根据下半部水果的红色区域对水果进行分级，直到引入该机器人。用户将判断项目确定为表1，以便分级机器人可以像人类操作员那样进行分级。这些标准设定值根据季节和品种而改变。例如，桃子“晓”只需要红色区域和色相（整个水果），另一个梨“Kosui”需要表 1 的三个颜色项目，而绿色区域被添加到 San-Fuji 的标准中苹果。
3结果
3.1评分机器人的性能
该机器人系统在 2002 年 11 月加工富士苹果时，计算了一个小时的加工水果个数。结果是大约 8,500 个水果。这些数字意味着分级机器人完整规格的 85%。加工数量未达到完整规格的原因是机器人在相同等级和大小的水果过多并且超出特定生产线容量时应该等待，并且短期经验丰富的操作员有时会因为第一年而停止机器人或生产线.。如果根据每个水果大小的产量考虑生产线分配，并且可以充分利用机器人系统，则可以改善这些问题。吸盘一年四季都能吸起水果，成功率达99.8%～99.9%。处理花梗过长（大于 15 毫米）或形状极倾斜的果实（大于 15 颗）时，会发生不合格案例（图 7）。
3.2机器视觉图像
图 8 显示了南穗梨果实的采集图像、颜色转换图像和处理图像。从这些可以看出，所有侧面图像都被正确获取，黄色和蓝色被分配给健康的皮肤和黑点。基于颜色转换图像，在处理后的图像中提取缺陷部分。果实形状的特征由方程式计算。在顶部和底部图像上检测到 2 到 4 和波纹边界线。测量结果如下：最大、最小和平均直径分别为 84.6 毫米、81.5 毫米和 83.4 毫米。顶部、底部、侧顶部和侧底部的 Heu 分别为 150、158、155 和 156。下半部偏红色区域为 25%，饱和度为 209。顶部和底部的圆度和复杂度分别为 104、116 和 105、112。侧面 (1)、(2)、(3) 和 (4) 的变形率分别为 28、22、26 和 43。黑点被分类为中伤，而花序梗部分也用中伤和轻伤颜色表示，但根据其大小和位置信息，将花序梗部分从瘀伤和疾病区域中去除。通过过滤处理检测到的瘀伤结果被添加到 HSI 颜色转换的结果中。从 6 幅处理后的图像中得出，中轻伤的总面积为 57 mm2（上半部 26 mm2，下半部 31 mm2）和 107 mm2（上半部 50mm2，下半部 57mm2） ）。根据表 1 的标准，虽然颜色特征结果达到 L1 级，但圆形度为 L3 级，观察到果实的边界形状呈波浪状。上半部和下半部中度损伤区域和上半部轻度损伤区域表示L3级。然后，这个水果的等级最终被定为L3级，因为在分级结果中取了最差的等级。图 9 显示了 2002 年 9 月 24 日南穗采用表 1 的标准分级结果。X 轴表示生产者编号，Y 轴表示南穗果实编号。观察到 21 号生产者的果实主要分为 L1 和 L2 级，果实数量较多，但 26 号生产者的果实分为 L3、L2、L4、L1 和 L5，L5 果实数量最多当日。由于水果数量和水果等级在很大程度上取决于生产者，因此认为引入该机器人系统可以推动不仅为数量付费，而且为质量付费。
4讨论
认为这种分级机器人系统的开发产生了以下效果：
1 劳动力替代。由于机器人的这种劳动力替代，生产者可以抽出时间智能进行农业作业，扩大其农业规模，并将时间用于培育安全和优质的产品。
2 没有人为主观判断的客观分级操作。人为进行分级作业时，主观判断和错误是不可避免的。
对分级作业的判断取决于人、时间、地点、物理条件、环境条件等。机器人在任何时候都可以公平地评分。
3 为生产者提供可追溯性和种植指导的水果分级数据积累。由于计算机内存量大，该机器人系统可以将精确的数据存储在数据库中。这些数据为生产者提供精准农业或智能农业的著名指导。预计这些数据可以向消费者以及食品安全和保障的生产商和分销商开放。如果将生产者的操作记录或其他农业机械的数据添加到该机器人的分级信息中，将补偿追溯数据。
致谢 本水
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