【摘 要】
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链式打蛋机是用来自动把鸡蛋打开并且将蛋清、蛋黄以及蛋壳分离的机器,但如果有接近散黄或已经散黄的不新鲜鸡蛋,打开的鸡蛋蛋黄膜破裂蛋黄会漏入蛋清中,影响蛋清液的品质。
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链式打蛋机是用来自动把鸡蛋打开并且将蛋清、蛋黄以及蛋壳分离的机器,但如果有接近散黄或已经散黄的不新鲜鸡蛋,打开的鸡蛋蛋黄膜破裂蛋黄会漏入蛋清中,影响蛋清液的品质。为此,国内蛋品深加工企业在使用进口链式打蛋机时,都要安排工人站在打蛋机蛋清蛋黄分离工段,发现有散黄蛋时,必须手动将散黄蛋剔除。计算机视觉技术已经在国内外被广泛地应用于禽蛋品质检测中,并且逐渐成为重要的检测手段之一,随着计算机视觉技术以及图像处理技术往专业化的方向发展,计算机视觉技术在禽蛋品质检测领域的应用前景正变得越来越广阔(任明灿)。本文提出了一种基于机器视觉技术的自动检测打蛋机生产线上散黄蛋的方法。该方法主要包括机器视觉系统的搭建、图像处理和执行机构的设计几部分。其中机器视觉系统的搭建主要包括光源和工业相机的选择,在本课题中选用的是白色LED条形光源,相机选的是可以获取彩色图像的CMOS相机,系统可以直接获取生产线上鸡蛋的彩色图片；控制系统主要包括工业相机获取图像的控制以及计算机和单片机控制器之间的通信；执行部分主要是使用气缸的运动带动滑块上下运动,滑块与盛蛋器在相对运动的过程中相配合将散黄蛋倾倒,达到剔除散黄蛋的目的；图像处理的过程主要是首先选取鸡蛋蛋黄杯图像中100个像素点作为蛋黄的颜色样本点,根据这些样本点计算平均向量。然后计算每个像素点和平均向量的欧几里得距离,根据阈值分割出蛋清斗里面的蛋黄区域。根据蛋清斗里面蛋黄区域的大小来判断鸡蛋是否散黄。参照人工识别的标准和方法,本文中所述散黄蛋识别方法的正确率达到96.67%。
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