我国北方地区重要农产品经过分选，可以优质优价，增加农产品的附加值，提高农产品市场的竞争力。随着图像处理技术的日益成熟、处理器性能提升和成本下降，以图像分析为核心的机器视觉技术已逐步应用于水果、干果、鸡蛋等各类农产品的分级或分选中。目前，国内外的各类基于机器视觉的农产品品质分选机主要以PC 机或工业计算机为核心，计算机需要完成图像处理与分析、物料位置的确定、缺陷的查找及分类等工作。该类型设备分选功能齐全、生产规模大、分选效率较高，较好地解决了大规模流水线上农产品的检测分选问题; 但其体积庞大，价格较为昂贵，一般适用于大中型果品加工企业。在我国小规模的农产品生产和经营模式仍保有相当数量的情况下，因体积与价格因素，以PC 为核心的机器视觉分选系统在我国的推广与普及受到限制。
针对家庭农场及小规模农产品的处理和营销，本文提出了一种基于机器视觉的小型农产品分选机。该分选机基于低成本、轻简化原则，采用DSP 实现图像采集、图像输出、触发式判别，使用ARM 实现分选品种更换、控制信号输出; 同时，输送带采用多通道方式，摄像机一次可以采集4 个通道的农产品图像并进行处理与分析，在确保能对农产品的颜色、形状及缺陷等主要参数进行实时分选的前提下，减小了分选系统的体积，降低了系统的成本，有利于基于机器视觉技术的分选机的推广和应用。
1小型分选机工作原理
该系统由传输系统、控制单元、视觉系统及剔除装置( 包括电磁继电器、电磁阀、翻板等) 组成。工作时，物料首先从送料箱落入传送带上各个分选槽中，然后依靠电机控制传送速度，将物料传送进入图像采集室。DSP 对采集到的图像进行预处理和分类识别处理，识别结束后将结果发送给ARM。若判别结果为次品，则由ARM 将触发信号送给电磁继电器，电磁继电器控制启动电磁阀拉动翻板，将次品导入到不合格的物料箱; 若判别结果为合格品，则不启动剔除装置，不合格物料将自由滑落到合格的物料箱中，完成一次分选动作。
1. 1 视觉系统简介
视觉系统以DSP 为视觉核心，结合视频采集模块、视频输出模块、光电触发模块，实现视频监控和图像识别。CCD 摄像机位于传送带正上方，镜头朝下，实时采集传送带的输送物料，视频信息通过BNC 接口传输到DSP 芯片。本文采用的DSP 型号为TI 公司的DM642 芯片，摄像机采集到的是25 帧/ s 的PAL 制式视频数据流，DSP 接收后对视频流进行解码，将每一帧图像数据重复存储在SDRAM 某一固定位置中，再将当前存储的每一帧图像数据不断输出到LCD 显示屏上。
当图像数据存储在SDRAM 中时，可以提取出来对其进行判别处理。但是，如果对每一帧图像都进行判别处理，将给系统带来巨大负荷。因此，本文采用了光电开关触发判别处理的方式，即当传送带上有物料通过光电开光检测区域时，光电开关将产生一个低电平信号，信号下降沿通过GPIO 口被读入DM642，触发DM642 中断，提取当前SDRAM 中的图像数据进行分选处理，而在无物料通过时则不进行判别处理。因此，对于每排物料系统只需处理一张图像即可得到判别结果，从而减轻了系统的负荷，提高了处理的效率。DSP 处理完图像后，立即将所得分类结果通过串行口发送给ARM，并等待下一次中断信号。
1. 2 控制系统简介
控制系统以ARM 为核心，结合人机交互模块、控制信号输出模块、光电触发模块，实现分选模式切换、翻板闭合控制。本文中ARM 采用三星公司的S5PV210 芯片，为Cortex - A8 架构，主频1G Hz，可以流畅地运行Linux 系统。
实际分选中，ARM 接收从DSP 发来的每次处理结果，依次存入存储队列中。当物料传送到水平传送带末端时，触发光电传感器，光电传感器即发送信号给ARM 的GPIO 口，产生低电平中断。ARM 进入中断后，根据先进先出原则，从队列中提取出最早的处理结果，根据结果通过GPIO 给相应的电磁继电器发送控制信号，电磁继电器的通/断带动电磁开关，以控制翻板的打开或闭合。
同时，ARM 将每次合格数和不合格数不断地累加，并保存至对应的结果中，将新的结果显示在触摸显示屏上，以提示用户农产品分选状况; 而如果用户需要更换分选的农产品种类时，只需要点击触摸屏选择相应的种类，ARM 会根据用户的选择通过串口发送信号给DSP，DSP 接收到信号后，会更换分选程序以适应不同种类的分选。
2 控制方法
2. 1 控制系统中光电开关的设计
本文采用的ARM 提供了30 个通用I /O 口，DSP提供了16 个通用I /O 口，输入/ 输出电压为3. 3V，可以通过编程设置引脚的输入/ 输出方向。其中，部分引脚为复用引脚，可以作为I /O 引脚，也可以作为其他功能引脚。在本文中根据实际情况需要，在ARM和DSP 中各使用1 个GPIO 引脚，供光电开关触发信号的接入使用。
本文使用的是沪工集团的E3F3 系列NPN 型的光电开关，属于偏光镜反射型光电开关，投光部与受光部一体化，通过偏光镜反射光光向的变化来检测，
这类光电开关能解决物体镜面反射的问题。投光体射出的横向( 或者纵向) 光波照射到反射板上，反射板将横向( 或者纵向) 光波改变为纵向( 或者横向) 光波反射回来，受光部接收到纵向( 或者横向) 光波认为没有物体遮挡。
光电开关的工作电压为6 ～ 36V 之间( 此处选择6V 电压) ，当输送带上的物料通过光电开关时，光电开关的输出电压由6V 变为0V。由于GPIO 的输入/输出电压为3. 3V，此处使用夏普公司的PC817 型号光耦开关实现6V 到3. 3V 的电压转变。如图4 所示，默认状态下黑色导线输出电压为6V，光耦开关左侧没有电流通过，右边断开，GPIO 输入电压为0V。当有物料通过时，黑色导线输出电压由6V 降至0V，左侧产生电流，右边导通，GPIO 输入电压上升至3. 3V。因此，本文中断触发方式采用上升沿触发。该系统实现了4 路并行处理，每路都有相应的剔除装置对该路物体进行操作，剔出装置使用电磁阀拉动翻板的方式将物体剔除。电磁阀驱动电路的作用是: 在GPIO 口有3. 3V 信号输出时，将信号放大成24V 电压，驱动电磁阀拉动翻板。
2. 2 控制系统中电磁开关的设计
本文针对4 通道的需要采用了4 个单独的电磁继电器，分别由ARM 开发板的4 个GPIO 口进行控制，电磁继电器和ARM 开发板的GPIO 之间同样采用PC817 光耦开关芯片进行控制。当GPIO 口输出高电平时，光耦开关左侧有电流通过，右侧导通; 电磁继电器闭合，电磁开关电路导通，在两端附加的24V 电压的作用下，将翻板弹起。
2. 3 ARM 控制系统中界面的设计
本文控制系统中用户操控界面由Qt 编写，负责实时显示统计的分选结果，以及为用户提供切换分选品种的功能。每次开机启动Linux 系统时，默认自启动用户界面程序，左侧为种类选择区，已开发圣女果、金桔、桂圆、红枣、核桃、栗子等多种果品分选程序; 右下方为状态结果显示区，可以显示好的个数、坏的个数、处理总数、传送带速度和处理速度; 正中间显示当前分选品种的图片; 右上方为开始和结束控制按钮。
当用户通过触摸屏点击界面左侧品种名进行分选品种切换时，触发Qt 中Button 的Click 信号，通过配置好的信号与槽的关系，执行相应的槽函数，在槽函数中实现串口数据发送，通知DSP 切换对应的分选函数。
2. 4 控制系统的ARM 与DSP 的通信
本文中ARM 与DSP 之间采用RS - 232 串行口通信，其中RS - 232 是美国工业电子联盟制定的串行数据通信的接口标准，现已被广泛地用于计算机串行接口外设连接因为本文为4 通道并行分选，因此DSP 发送的结果需要同时涵盖4 个通道的状态。本文采用十六进制数字来表示，如某次分选结果为0110( 0 表示合格，1表示不合格) ，即第1、4 通道的农产品是合格的，第2、3 通道的农产品不合格。DSP 只需要发送0x6即可，因为0x6是0110的十六进制表示; 而ARM检测到发送来的0x字符后，随即读取后一位字符，根据该字符的内容控制相应的电磁继电器通断。
ARM 发送给DSP 的内容不止一项，所以本文采用两类字符分别表示，以便于区别。其中，阿拉伯数字表示分选种类，小写字母表示功能选项。比如0代表核桃，1代表红枣，2代表栗子; a表示分选开始，b表示分选结束。若DSP 从串口读取到a，则启动分选程序，默认为核桃模式。若DSP 从串口读取到1，则将分选代码替换为红枣类。如果后期需要添加新的种类或功能，按数字或字母顺序依次添加即可。
3 试验验证
3. 1 材料与方法
采用市售的圣女果、金桔及桂圆干等3 种农产品作为分选物料，对圣女果按大小分选，对金桔和桂圆干按颜色分别进行成熟度与破损度分选。采用不同的物料间距和输送带速率分别进行测试。在物料间隔方面，为了防止相邻的物料互相越界干扰，物料间距必须隔1 排( 约55mm)以上; 在输送带速率方面，调速电机有9 个不同速度档位( 从10 到90) 可供选择，过低速度影响分选效率，过高速度则剔除装置无法及时反映。通过测试，选择30、40、50 等3 档进行试验。
3. 2 试验结果
1、分选的可靠性。对所有物料测试了图像分析耗时、翻板控制耗时，以及翻板在不同传送带输送速度和不同物料间距下动作的可靠性。经过反复多次的测试与统计，在平均每次分选中，图像处理与分析耗时约0. 206 2s; 翻板控制中，至少需要持续向电磁开关输出约0. 3s 的电压，才可实现翻板的完全打开。
2、分选效率。3 种物料各150 个，圣女果按大小分选，金桔与桂圆干分别按颜色测试成熟度和破损度。试验表明: ①圣女果、金桔和桂圆干的分选准确性分别为93. 91%、97. 19% 和86. 11%; ②当电机速度设定为40 档( 约18cm/ s) 时，可以进行可靠处理的分选效率最高，4 通道每小时处理个数约为16 000颗。按所处理物料的平均单粒重推算，3 种物料的最大处理效率分别为: 圣女果337kg / h，金桔311kg / h，桂圆干228kg / h。
4 结论
采用DSP 作为视觉处理核心、ARM 作为控制核心，开发了基于机器视觉的小型农产品分选机的控制系统与控制方法，可以根据系统图像识别的结果，控制传送带末端农产品的筛选。同时，用户可以根据需要，无需专业人员指导，点击触摸屏即可更换分选种类，实现了在不更换设备的情况下多种类农产品的分选功能。
试验结果表明: 在一定的分选速度下，分选系统动作可靠，表明采用ARM 与DSP 相结合的方法开发小型农产品分选机是可行的，可替代PC 机或工业计算机，实现分选机的低成本和小型化。其中，基于ARM 的嵌入式linux 系统具有良好的可移植性、稳定性及低功耗等特点，且具有丰富的应用开发工具和成熟的开发环境，很适合作为基于机器视觉的分选机控制系统核心。
本文考虑到DSP 强大的计算能力及高度的灵活性和可编程性，因此图像识别部分在独立的DSP 中执行。随着ARM 芯片性能不断的提高，内部也集成了DSP、存储器、各种接口控制模块等部件，构成了一个完整的片上系统。后续研究可以将图像识别部分也并入ARM 模块中，省去独立的DSP 芯片，进一步降低成本，使系统更集成化、小型化。
