中興大學生機系應用NI產品於機器視覺於花粉選別機之研究

Author(s):
林 聖泉 - 國立中興大學生物產業機電工程學系
黃 裕益 - 國立中興大學生物產業機電工程學系
林 福源 - 國立中興大學生物產業機電工程學系

Industry:
University/Education

Products:
Machine Vision, LabVIEW, PXI/CompactPCI

The Challenge:
一般為提高花粉品質，蜂農必須以人工方式進行選別，將異色花粉剔除，這種作業方式不但費時費工，而且效率低，不具競爭力。本研究期望所研發之花粉選別機能取代人工選別之作業方式，使花粉品質提高，同時減輕蜂農工作負擔。

The Solution:
花粉選別機主要核心技術在於：進出料作業、快速與高解析度之影像擷取、影像處理、與PLC通訊。本研究應用NI LabVIEW將主要核心技術整合成花粉選別系統。

本文榮獲2007第六屆虛擬儀控徵文比賽學術組第三名

擬解決之問題

花粉是一項重要的養生食品，近年來深受消費者喜愛，是屬於高經濟價值的農產品。在花粉生產方面，因台灣地處亞熱帶，植物種類眾多，蜜蜂所採集花粉的種類也隨之多樣，造成各種花粉混雜在一起的情形相當普遍。對於高單價之花粉，若夾雜異色花粉，不僅賣相不佳且會降低產品品質，將造成產品價格低廉。一般為提高花粉品質，蜂農必須以人工方式進行選別，將異色花粉剔除，這種作業方式不但費時費工，而且效率低，不具競爭力。本研究期望所研發之花粉選別機能取代人工選別之作業方式，使花粉品質提高，同時減輕蜂農工作負擔。

 

系統架構與應用

本研究所研製之花粉選別機係應用機器視覺針對花粉色澤進行選別，主要有以下組成：

1. 花粉補充裝置：待料斗可容納40 kg花粉，待料斗沒有花粉時會發出警報，並自動補充花粉，每次補充花粉時間，可視實際需要調整。花粉由待料斗送入花粉槽等待選別處理。花粉槽振盪器採用連續式彈簧及分離式電動磁鐵構造，花粉經振盪後易於吸附。

2. 花粉排列與輸送裝置：自動排列機構，每次排放20列，每列20支吸附針，共有400支，分成四個區塊，每個區塊100支，為一個影像處理單元。為引導花粉能正確落入孔穴中，加裝花粉導板。輸送帶以鏈條帶動，每一節固鎖一支鋁合金桿，面上銑20槽穴，作為花粉放置之用，鋁合金桿表面經染黑色處理，可避免光反射干擾影像，輸送帶係由精密分度機構驅動。進料、排列等作業均由氣壓裝置控制。

3. 檢測裝置：由打光箱與攝影機所組成。兩部彩色數位攝影機，型號為Basler A312FC，解析度為780´580畫素，影像輸出格式為IEEE1394a，鏡頭最小工作距離為200 mm，最小視野(field of view)為120´90 mm。攝影機設在打光箱左右兩側，輸送帶每移動10格後，攝影機分別對左右區塊取像，經影像處理後，將花粉是否為異色(不合格)與正常(合格)之狀態編輯成後段吸氣電磁閥之控制指令，同時將控制指令儲存在貯列(Queue)中，隨後每移動1格將貯列中之控制指令(控制指令長度為20位元，分別對應20組電磁閥)傳送至PLC，以驅動吸氣電磁閥。

4. 選別動作裝置：利用吸氣電磁閥，快速吸除異色花粉至收集罐，而正常色花粉則由輸送帶送至收集袋。

5. 系統控制：系統控制單元的兩大功能-機器運轉與攝影機操作控制。主要作用原理為利用電腦程式傳送控制指令至PLC，PLC負責花粉補充、排列、輸送帶移動、異色花粉吸除等流程之控制。電腦與PLC以RS232進行通訊，精密分度機構每行進1格則會輸出一脈波，作為運動控制之依據，這也是本系統能精確定出每一粒花粉位置的主要因素。控制程式以NI LabVIEW 8.0撰寫程式，以NI Vision Assistant進行前處理。

花粉選別作業：作業開始，顯示人機介面，選擇花粉品種後，點按左上角執行箭號，開始執行程式；點按停止按鈕後，機器停止運轉。開始後，先讀取參數(選別門檻設定值、穴槽座標值等)，並宣告貯列、設定PLC之通訊埠，馬達轉20格使花粉進入攝影機取像範圍。進入主要控制迴圈，先擷取影像，經影像處理後，根據選別門檻設定值判定合格與不合格花粉，編輯控制指令，儲存至貯列中，每移動輸送帶一格，自貯列輸出20位元指令至PLC控制吸氣電磁閥吸除不合格花粉，移動10格後則完成一控制迴圈。其中單一CCD攝影機所擷取之影像，涵括100個槽穴，左右兩側CCD攝影機一次處理200個槽穴，在每一槽穴中心座標點於水平與垂直方向正負10個畫素範圍為搜尋花粉的範圍，合計有441個畫素，取其HSL(H:Hue; S:saturation; L:Luminance)之平均值，作選別之依據；同時影像即時顯示在左側顯示幕，右側燈號顯示選別狀態，燈亮者表示不合格花粉或未含花粉，將作動吸氣電磁閥吸取花粉；反之，燈不亮者表示為合格花粉。燈號顯示由下往上，分別依次代表列數。其中選別之門檻值設定，共有兩階段，第一階段將背景、穴槽、以及夾縫排除，H值在100以上或L值在40以下之畫素排除。第二階段將合格與不合格花粉分開。合格花粉：H值介於30至90之間，同時L值大於100。這些門檻設定值可依據花粉種類進行調整。花粉穴槽位置之座標值，應用NI Vision Assistant依序量測穴槽近中心點座標值，由下往上，由左往右點穴槽座標點，共100點，完成後匯出至參數文字檔供花粉定位使用，分別有左右兩側CCD攝影機涵蓋範圍之穴槽座標點。

根據所擷取之20張影像，統計選別結果並與人為判斷比較，其中正確判斷率之計算為100%扣除誤判比率，而誤判情形有應屬於合格花粉判為不合格，或應屬於不合格花粉判為合格。結果如表1所示，花粉樣本數為706粒，其中640粒屬於合格花粉，66粒屬於不合格花粉，將合格花粉判為不合格共有46件，而將不合格花粉判為合格有5件，平均正確判斷率為93.4%。根據設計，選別作業在每秒鐘移動一格，若吸附針頭不堵塞，即所有穴槽都有花粉，則每分鐘處理1200粒花粉，每小時作業能力為72,000粒。

 

結論與建議

本研究初步完成花粉色澤選別機之研製，在實際作業上，由於花粉色澤受打光條件影響甚鉅，原本為鋁合金桿染黑處理輸送帶面，因鋁合金桿間的空隙及凹糟陰影，使影像背景色澤分布不均勻，影響到CCD攝影機的辨識成功率，未來計畫改為平面黑色塑膠輸送帶，將可解決空隙和凹糟的陰影問題，背景色澤也預期會分佈較均勻，可提高CCD攝影機的辨識率。影像在靠近打光箱兩側顯得較暗，容易造成誤判，未來也會進一步改善打光室，使光線分布更均勻。另，每張影像涵括100個穴槽，若全部吸附花粉，則共有2000顆花粉，而測試結果僅吸附706顆，即平均35%的穴槽上有花粉，此係花粉易因外力碰觸而破碎或受潮而變質，以致在選別時造成吸附針頭堵塞。因此改善吸附針頭堵塞情形與吸力均勻分佈等問題，將可提升花粉選別之作業效能。 

作者：國立中興大學生物產業機電工程學系  林聖泉、林福源、黃裕益 

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林 聖泉
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