用 HALCON 嵌入式系统快速高效地检测米粒

挑战

此前，日本法律要求人工检测员对米粒质量进行随机抽样测试。由于法律变化，Kett 得以引入使用自有机器视觉库的自动检测系统。该系统是逐一采集米粒图像，这种随机抽样测试需要一分钟，相比之下人工测试只需要几秒钟。另外，检测采用的是平均灰度值，也就是绝对值。而人工检测员检测时使用的是相对值。这会导致不同结果出现不可接受的差异。因此，当时该系统并不能取代人工检测员。

随后，Kett Electric Laboratory 开发了一套可以克服这些障碍的新系统。它可以在宽广的视野范围内进行采集，并且每幅图像只需要 16 秒。这使得检测结果与人工检测员的结果更加接近，并为大米公司带来多种额外优势：

• 节省了原本需要一年的检测员培训时间及相关费用。
• 确定某一数值作为检测标准，防止人为误差。
• 根据米粒大小等测量结果自动分析农业生产流程。

这套系统中的机器视觉软件必须解决复杂的机器视觉任务，并且要在短时间内完成处理。因此，他们选择 HALCON 嵌入式系统，并结合一块功能强大的 CPU 板。HALCON 拥有众多算子，可用于相机标定、米粒分割、特征值提取以及通过尺寸测量对质量进行分类。借助分水岭阈值算法，即使米粒相距很近也能正确分割。

所用硬件如下：

• ARM CortexA9 CPU 板
• 5M 像素 CMOS 图像传感器
• 液晶显示器 (800 x 600 xRGB) 照明（Kett 已申请专利，使用 LCD 作为照明系统。）

文字和图片由 Kett Electric Laboratory.

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