盆栽花卉分级旋向装置开发与试验

王跃文，初 麒，杨 意，吕亚军，胡俊生，谢忠坚，杨艳丽，辜 松

(1.华南农业大学a.工程学院;b.南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室;c.电子工程学院，广州 510642；2.广州实凯机电科技有限公司，广州 510642)



盆栽花卉分级旋向装置开发与试验

王跃文1a,1b，初 麒1a,1b，杨 意1a,1c，吕亚军1a,1b，胡俊生1a,1b，谢忠坚1a,1b，杨艳丽2，辜 松1a,1b

(1.华南农业大学a.工程学院;b.南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室;c.电子工程学院，广州 510642；2.广州实凯机电科技有限公司，广州 510642)

随着人们生活水平的提高，对花卉的需求量不断攀升。目前，在盆花规模化生产中大多采用人工分级，存在分级标准不统一、分级效率不高及分级结果不准确等问题。为此，针对花盆口径120mm、底径90mm、高度90mm的盆栽花卉，开发了一套基于机器视觉的盆栽花卉分级旋向装置。该装置可以用单一相机在同一位置获取盆栽花卉多方向的综合信息；通过试验考察了在旋向装置中盆栽花卉前进速度、旋转速度与两条旋向输送带速度的关系。结果表明：当旋转180°获取两幅盆栽花卉图像时，视窗的最小范围在160mm。

盆栽花卉；分级；机器视觉；旋向装置

0 引言

随着国内经济迅速发展和人们生活水平的提高，对盆栽花卉的需求量不断提高，使得花卉产业迅速发展[1]。为满足市场需求，花卉生产企业多采用规模化、工厂化的生产模式，以提高生产效率。对盆花进行分级，可以实现对不同长势盆花进行统一管理，达到盆栽花卉品质均一化。目前，在盆花规模化生产中采用人工分级[2]，存在分级标准不统一、分级效率不高及分级结果不稳定等问题。

美国、荷兰等园艺大国针对盆栽花卉已经开发出基于机器视觉的盆栽花卉自动分级系统[3-4]，但价格昂贵，国内企业难以承受。虽然国内基于机器视觉技术已经开发出对苹果[5-6]、马铃薯[7-8]、澳洲坚果[9]、板栗[10]、鸡蛋[11]及烟叶[12]等农产品进行检测与分级的装置，但针对盆栽花卉分级还没有完整的分级系统。

本研究主要开发一套基于机器视觉的盆栽花卉分级旋向装置，利用一个CCD相机从侧面获取盆栽花卉多方向综合信息，构建一套基于机器视觉技术的盆栽花卉在线自动分级系统，有效提高盆栽花卉在规模化生产分级环节的分级水平和生产效率。

1 工作原理

1.1 盆栽花卉自动分级系统工作原理

盆栽花卉在线自动分级系统主要由输送机构、旋向装置、机器视觉部分、控制部分和分级机构等部分组成，如图1所示。

1.输送机构 2.旋向装置 3.机器视觉部分

该分级系统采用机器视觉技术进行分级，依据盆栽花卉的不同形态特征进行分类，按照分出的等级将相应盆花分别输出。分级时，待分级盆栽花卉由输送机构的输送带送入机器视觉检测室，当盆栽花卉进入旋向装置中，花盆脱离输送机构驱动，在旋向输送带驱动下以一定角速度旋转前进；当盆花运动至相机视场后，依次触发几个水平放置等间距的光电传感器，机器视觉相机获取不同旋转方向的盆栽花卉综合图像信息；将获取的图像信息传给计算机，经过图像处理和逻辑分析之后，得到盆花的特征等级参数，并对盆栽花卉划分等级；PLC根据每盆花卉的等级参数控制分级机构分别输出不同等级盆栽花卉。分级流程如图2所示。

图2 自动分级系统作业流程

1.2 旋向装置工作原理

由于盆栽花卉长势是不规则的，难以从一个方向的图像中获取到盆花的代表性信息，因此在机器视觉检测室内增设一旋向装置，如图3所示。当盆栽花卉进入旋向装置后，在旋向输送带的作用下，盆栽花卉旋转前进，运动方向与速度主要取决于旋向输送带的驱动，几乎不受输送机构影响。两条旋向输送带在电机驱动下以不同转向旋转，旋向输送带与花盆接触产生的摩擦力，在推动花盆；花盆以一定的角速度旋转的同时匀速前进，依次触发设定好位置的光电传感器，视觉相机多次从侧面获取盆栽花卉多方向的图像，从而获取盆栽花卉的综合信息。

1.运输输送带 2.旋向输送带

2 旋向装置的设计

本研究主要是针对花盆口径120mm、底径90mm、高度90mm的盆栽花卉，设计分级旋向装置。

输送机构输送带选用台达CEMA-C30604ES型伺服电机驱动，电机驱动器为VFD015M21A型,可有效保证输送带的启停准确稳定，且运行速度调节便利。依据90mm的花盆底径，选取输送带宽度为150mm，输送带总长度根据实际工作情况确定。

旋向装置(见图4)输送带由两对称旋向输送机构组成，现以其中一机构为例说明旋向装置的设计。两驱动电机电机型号选用63B14三相异步电动机，减速器选用型号为NMRV30减速比为15的减速器。为使电机转速实现实时可调，选用欧姆龙OMRON 3G3JZ-A4007变频器对三相电机调速。

1.主动轮 2.从动轮 3.皮带挡板

根据花盆高度，旋向输送带宽度选为20mm，带的形式选取5mm厚(花纹高2mm、底带厚3mm)，表面有草型花纹PVC胶面输送带。该输送带最大的优点是:表面摩擦因数大，使花盆和旋转皮带之间有足够的摩擦力，在推动盆花旋转的同时以一定的速度前进；弹性系数与其它种类的皮带相比相对较大，可以在增大摩擦的同时减少对花盆的损坏。

为保证花盆进入旋向装置以后皮带与花盆之间有足够的摩擦，使盆花成功地从旋向机构通过，设计了皮带挡板。为了使该装置能够适应更多尺寸规格的花盆，皮带挡板固定位置设计成可进行微调的形式，因此皮带挡板与旋向机构挡板之间的连接采用螺栓连接，并在皮带挡板上的固定孔设计出20mm的调节长孔。

3 试验与讨论

花盆在旋向装置中的运动方式主要由旋向装置决定，基本不受输送部分的输送带影响。为了考察花盆在旋向装置中旋转速度、前进速度与两条旋向皮带速度之间的关系，设两条旋向皮带速度分别为V1、V2。理论及实际试验证明：当两条旋向输送带的速度数值相同、旋向相反时，花盆在原地旋转而不前进。该情况在实际生产中是没有实际意义的，所以在试验中只考虑当两条旋向输送带速度值不同的情况。试验结果如表 1 所示。

表1 旋向装置试验性能试验结果

通过上述试验测得在实际工作情况下的花盆旋转速度ω和花盆的前进速度V，并且用试验证明了理论推算的正确性。

花盆理论前进速度为

式中V1—其中一条旋向皮带速度；

V2—另一条旋向皮带速度。

花盆理论旋转速度为

式中V1—其中一条旋向皮带速度；

V2—另一条旋向皮带速度；

D—花盆旋转半径。

在此，重点解释说明花盆的旋转半径D。由于盆花在旋向装置中的运动形式是以旋向装置中速度慢的一边为圆心旋转，此时理论上的旋转半径为花盆与旋转装置相互运动是所接触圆的直径。实际工作中，由于花盆在旋向装置中受到来自旋向皮带及皮带挡板的挤压，花盆在旋向装置工作时的实际值小于理论值。本试验中，实际工作状态下的D的值为90mm。

根据试验结果得到V1、V2与花盆前进速度关系(见图5)：花盆的前进速度与V1和V2的差成正比，由试验1、试验5、试验8、试验10与试验2、试验6、试验9，以及试验3、试验7分别进行比较，可验证该结论的准确性。

根据试验结果得到V1、V2与花盆旋转速度关系(见图6)：花盆的旋转速度与V1与V2大小的和成正比，由试验3、试验5、与试验4、试验6，以及试验7、试验8分别进行比较，可验证该结论的准确性。

图5 V1、V2与花盆前进速度关系

图6 V1、V2与花盆前进速度关系

分析盆花前进速度和旋转速度的目的是为了考察盆花旋转固定角度的前进距离，以确定相机拍摄的视场宽度。盆花在旋转180°范围内，基本可以获取盆栽花卉的生长势态。因此，本文测算了表1条件下盆花旋转180°的前进距离，如图7所示。根据图7，盆花在不同试验结果下得到V1、V2与前进距离关系：花盆的旋转速度与转180°的前进距离不仅受前进速度的影响，同时还受花盆旋转速度的影响，它与转速成反比，与V1和V2的差成正比。由理论可知：当在试验1的情况下，花盆旋转180°时，前进距离最大。因此低速条件下，转180°拍摄2幅图像的拍摄视窗宽度别大于157mm。

图7 V1、V2与花盆旋转180°前进距离关系

4 结论

1)旋向装置通过旋转花盆，利用单个相机可获取盆栽花卉不同旋角方向的综合图像信息。

2)当旋向装置的两旋向输送带速度差在0.1m/s范围内情况下，花盆旋转180°获取图像的行走距离为160mm，即视觉相机的视场宽度需要160mm。

[1] 佚名.2010年全国花卉业统计数据[J].中国花卉园艺,

2011(7):22.

[2] 刘娴，蒋宏.浅析我国花卉产业发展存在的问题及对策[J].现代园艺，2012(6):31-32.

[3] 辜松.设施园艺现代生产装备与技术[M].北京:中国农业出版社,2015:52-54.

[4] 辜松,杨艳丽,张跃峰.荷兰温室盆花自动化生产装备系统的发展现状[J].农业工程学报,2012,28(19):1-8.

[5] 陈艳军，张俊雄，李伟，等.基于机器视觉的苹果最大横切面直径分级方法[J].农业工程学报, 2012(2):284-288.

[6] 安爱琴，余泽通.基于机器视觉的苹果大小自动分级方法[J].农机化研究,2008(4)：163-166.

[7] 周竹，黄懿，李小昱，等.基于机器视觉的马铃薯自动分级方法[J].农业工程学报,2012(7):178-183.

[8] 孔彦龙，高晓阳，李红玲，等.基于机器视觉的马铃薯质量和形状分选方法[J].农业工程学报,2012,28(17):143-148.

[9] 薛忠，邓干然，崔振德，等.基于机器视觉的澳洲坚果分级研究[J].农机化研究,2010,32(5):26-28.

[10] 展慧，李小昱，王为，等.基于机器视觉的板栗分级检测方法[J].农业工程学报,2010(4):327-331.

[11] 邓海霞，刘友明，文友先，等.基于机器视觉群体鸡蛋尺寸的检测方法[J].华中农业大学学报,2006, 25(4):452-454.

[12] 杜东亮，毛鹏军，王俊，等.基于计算机视觉的烟叶自动分级系统硬件设计[J].传感器与微系统, 2008(4):77-79.

Research and Implementation of Potted Flower Grading Rotary Device

Wang Yuewen1a,1b, Chu Qi1a,1b, Yang Yi1a,1c, Lv Yajun1a,1b,Hu Junsheng1a,1b, Xie Zhongjian1a,1b, Yang Yanli2, Gu Song1a,1b

(1.South China Agricultural University a．College of Engineering；b．Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment，Ministry of Education；c.College of Electronic Engineering, Guangzhou 510642，China; 2．Guangzhou Sky Electric & Machinery Technology Co．LTD，Guangzhou 510642，China)

With the improvement of people's living standard in our country, the demand of flower’s continue to rise. At present, the large-scale product of potted flowers grading by labor. The grading standard is not unified and the grading efficiency is low. The grading result is inaccuracy. Researching the potted flowers, its caliber diameter is 120 mm, the bottom diameter is 90 mm and the height is 90 mm. The potted flowers grading rotary device based on machine vision. The device can get more directions of the potted flower comprehensive picture information by using a single camera at the same position. Through the test get potted flower speed and rotating speed with the relationship of the rotary device’s two conveyor belt speed. And through the potted flower’s rotation speed, field of View’s minimum breadth is 160 mm when rotated 180 ° for getting two potted flower images.

potted flowers ; grading; machine vision; rotary device

2016-09-28

国家“863计划”项目(2013AA10240603)

王跃文(1991-),女，河北张家口人，硕士研究生，(E-mail) yuewen_wang@163.com。

辜 松(1963-)，男，广东汕头人，教授，博士生导师，(E-mail)sgu666@sina.com。

S629.9

A

1003-188X(2017)10-0185-04