張　超，黃劍彬，成　芳

羅非魚初加工喂入量監(jiān)測(cè)與運(yùn)行參數(shù)在線控制

張超，黃劍彬，成芳※

（浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院，杭州 310058）

為實(shí)現(xiàn)魚類初加工過程中對(duì)物料狀態(tài)和設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與在線控制，該研究以羅非魚為研究對(duì)象，研制了基于機(jī)器視覺的喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備。首先建立基于多源數(shù)據(jù)與知識(shí)融合規(guī)則的運(yùn)行參數(shù)在線控制系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由工控機(jī)、PLC、工業(yè)相機(jī)、伺服電機(jī)和顯示器等組成，并研究根據(jù)生產(chǎn)線實(shí)時(shí)輸送速度的變化在線調(diào)整相機(jī)采幀數(shù)及曝光時(shí)間參數(shù)，獲取羅非魚輸送過程多目標(biāo)圖像，進(jìn)一步采用LRMF（Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter）算法，對(duì)網(wǎng)格背景下不同規(guī)格羅非魚的感興趣區(qū)域進(jìn)行提取，并構(gòu)建動(dòng)態(tài)條件下的羅非魚面積-質(zhì)量模型，對(duì)羅非魚加工喂入量進(jìn)行監(jiān)測(cè)，最后基于模糊控制研究了魚喂入量的控制方法，開發(fā)了喂入量監(jiān)測(cè)及參數(shù)控制軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)喂入量、輸送帶速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制。試驗(yàn)結(jié)果表明，所建立的羅非魚面積-質(zhì)量模型決定系數(shù)2為0.9，系統(tǒng)對(duì)喂入量、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速和輸送速度的采集準(zhǔn)確率分別可達(dá)95.61%、98.5%和98.6%，生產(chǎn)線平均加工速度為2 000 kg/h時(shí)，喂入量控制開啟后波動(dòng)范圍減小了43.5%，且系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間小于1 s，能夠?qū)崿F(xiàn)基于規(guī)則的運(yùn)行參數(shù)閉環(huán)在線調(diào)控，滿足魚類加工生產(chǎn)線實(shí)時(shí)監(jiān)控要求。研究結(jié)果可為淡水魚初加工生產(chǎn)線的自動(dòng)化和信息化研究提供技術(shù)參考。

生產(chǎn)控制；圖像處理；模糊控制；喂入量監(jiān)測(cè)；魚初加工；數(shù)據(jù)采集

0 引 言

目前，國(guó)內(nèi)的魚類加工業(yè)仍為勞動(dòng)密集型的生產(chǎn)方式，機(jī)械化、自動(dòng)化程度不高，特別是魚類初加工作業(yè)，80%左右依賴人工，用工成本占總加工成本的一半以上[1]。中國(guó)是世界上最大的羅非魚生產(chǎn)國(guó)[2]，羅非魚加工業(yè)發(fā)展迅速，其初加工主要包括去鱗、去內(nèi)臟等環(huán)節(jié)，國(guó)內(nèi)目前仍采用人工喂入、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)旋鈕調(diào)控速度的方式，缺乏對(duì)魚加工過程運(yùn)行參數(shù)和物料狀態(tài)有關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與在線控制。魚類加工設(shè)備以單機(jī)為主，鮮有成套生產(chǎn)線的使用，這限制了國(guó)內(nèi)水產(chǎn)加工業(yè)的發(fā)展[3]。隨著勞動(dòng)力成本的提高和市場(chǎng)對(duì)高質(zhì)量水產(chǎn)品需求的不斷增長(zhǎng)，亟需發(fā)展有關(guān)設(shè)備與自動(dòng)監(jiān)控技術(shù)。

魚類工廠加工魚時(shí)普遍采用批量間歇式的喂入方法，需要工作人員協(xié)調(diào)后續(xù)加工工序的物料分配，無法連續(xù)穩(wěn)定的加工作業(yè)。而目前的新型連續(xù)式魚類初加工生產(chǎn)線可以很好解決這一問題，是提高魚加工處理能力、實(shí)現(xiàn)高通量生產(chǎn)的有效途徑。對(duì)于連續(xù)式生產(chǎn)線，喂入量（生產(chǎn)線前端單位時(shí)間內(nèi)喂入原料魚的質(zhì)量）是關(guān)系其穩(wěn)定運(yùn)行、影響去鱗機(jī)等加工裝備速度調(diào)整和加工質(zhì)量、保障生產(chǎn)率的重要參數(shù)。在實(shí)際加工過程中，工作人員往往根據(jù)經(jīng)驗(yàn)觀察來估計(jì)喂入量，進(jìn)而調(diào)節(jié)輸送速度，無法保證喂入量的平穩(wěn)，更無法對(duì)生產(chǎn)線連續(xù)作業(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。

魚類加工過程的參數(shù)監(jiān)測(cè)與自動(dòng)化控制，不僅可以減少用工成本，還是提高產(chǎn)品質(zhì)量、加快中國(guó)魚類加工業(yè)發(fā)展的重要手段。隨著機(jī)器視覺、智能控制技術(shù)的發(fā)展，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家已將這些技術(shù)應(yīng)用于魚類加工裝備上[4]。Marel公司[5]的INNOVA水產(chǎn)品加工系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)線的產(chǎn)量、質(zhì)量等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并依據(jù)檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行調(diào)整；瑞典Arenco公司[6]的VMK視覺系統(tǒng)基于機(jī)器視覺對(duì)生產(chǎn)線喂入量與魚加工質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并剔除缺損魚；Nicholas等[7-12]學(xué)者基于機(jī)器視覺和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同魚類的魚長(zhǎng)度、周長(zhǎng)和質(zhì)量等進(jìn)行估計(jì)，并進(jìn)行了魚的長(zhǎng)度和質(zhì)量特征分析；Viazzi等[13-16]基于機(jī)器視覺技術(shù)建立魚面積特征與魚質(zhì)量之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)魚質(zhì)量的快速獲取。國(guó)內(nèi)對(duì)魚類加工過程的參數(shù)監(jiān)測(cè)與控制研究較少。李艷君等[17]通過雙目立體視覺技術(shù)結(jié)合Mask-RCNN算法實(shí)現(xiàn)了無接觸魚體尺寸的測(cè)量；萬鵬等[18-19]研究了魚體腹背受力擠壓的力學(xué)特征及魚體在不同表面結(jié)構(gòu)的摩擦特征，設(shè)計(jì)了腹背及頭尾的定向設(shè)備，采用反向旋轉(zhuǎn)的對(duì)輥擠壓實(shí)現(xiàn)了鯽魚的腹背定向，利用水平往復(fù)振動(dòng)原理實(shí)現(xiàn)了鯽魚的頭尾定向；曾鵬等[20-22]對(duì)魚產(chǎn)品加工過程進(jìn)行了控制系統(tǒng)的研發(fā)并進(jìn)行了測(cè)試，提高了水產(chǎn)品加工過程的自動(dòng)化程度。綜上，國(guó)外魚類加工過程研究多以海水魚為研究對(duì)象，魚質(zhì)量檢測(cè)以單條檢測(cè)為主，鮮有開展在動(dòng)態(tài)條件下淡水魚圖像特征與魚質(zhì)量之間的關(guān)系研究，尤其是缺少對(duì)生產(chǎn)線連續(xù)作業(yè)條件下魚體重疊及輸送速度變化等多因素影響的喂入量在線監(jiān)測(cè)研究；國(guó)內(nèi)水產(chǎn)品加工生產(chǎn)線控制研究仍具有局限性，如基于喂入量等關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)備控制研究較少等，易導(dǎo)致生產(chǎn)線加工節(jié)奏可調(diào)性差，設(shè)備接續(xù)環(huán)節(jié)易堵塞，產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題，故有必要對(duì)魚類加工過程的參數(shù)監(jiān)測(cè)與自動(dòng)調(diào)控進(jìn)行研究。

本文針對(duì)羅非魚初加工過程，研發(fā)平鋪喂入自動(dòng)輸送和基于機(jī)器視覺的喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備，建立基于多源數(shù)據(jù)與知識(shí)融合規(guī)則的運(yùn)行參數(shù)在線控制系統(tǒng)。以期為羅非魚初加工生產(chǎn)線的自動(dòng)化和信息化提供技術(shù)支撐。

1 平鋪喂入自動(dòng)輸送裝置

基于機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，需要盡量使原料魚呈平鋪化狀態(tài)進(jìn)入視場(chǎng)。為減少魚體粘連而對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響，本研究設(shè)計(jì)平鋪喂入自動(dòng)輸送裝置。

1.1 裝置原理

通過對(duì)廣東羅非魚加工企業(yè)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，得出其初加工所用原料魚魚體長(zhǎng)度為250～350 mm，寬度為100～140 mm，質(zhì)量為350～750 g。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，工廠內(nèi)輸送裝置均采用寬度為400～600 mm、且易排水的輸送帶，因此本研究平鋪輸送裝置采用寬度為500 mm的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)白色水產(chǎn)品專用輸送帶。如圖1所示，該裝置由傾斜提升機(jī)和水平輸送機(jī)兩部分組成。其中輸送機(jī)輸送速度大于提升機(jī)輸送速度，利用一定速度差和高度差將魚分散至水平輸送帶表面。

1.2 結(jié)構(gòu)參數(shù)及工作參數(shù)

試驗(yàn)過程發(fā)現(xiàn)提升機(jī)頂端距離水平輸送帶表面的高度差（D）、水平輸送帶線速度（V）及水平輸送與傾斜輸送速度差（D）都會(huì)對(duì)魚的平鋪化效果產(chǎn)生影響。為確定最佳參數(shù)值，將單批次輸送過程正常平鋪的羅非魚數(shù)量與羅非魚總數(shù)的比值作為平鋪化率，并將該值作為試驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行正交試驗(yàn)。結(jié)果表明提升機(jī)頂端距離水平輸送帶表面的高度差D對(duì)平鋪化效果影響最大，優(yōu)選參數(shù)為15 cm，水平輸送與傾斜輸送速度差D其次，優(yōu)選參數(shù)為0.25 m/s，水平輸送帶線速度V對(duì)平鋪化效果影響最小，優(yōu)選參數(shù)為0.5 m/s?？紤]到本研究中喂入量需進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，輸送速度須具有一定的可調(diào)節(jié)性，因此本研究中水平輸送帶線速度V水平輸送速度設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)范圍取0.3～0.7 m/s。

1.3 驗(yàn)證試驗(yàn)

設(shè)定平鋪喂入自動(dòng)輸送裝置提升機(jī)頂端距離水平輸送帶表面的高度差15 cm，輸送速度差0.25 m/s，水平輸送速度設(shè)計(jì)分別為0.3、0.4、0.5、0.6、0.7 m/s，在此條件下進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，共5次試驗(yàn)，每次試驗(yàn)隨機(jī)選取200條羅非魚，重復(fù)3次，計(jì)算平鋪化率并取平均值作為結(jié)果，試驗(yàn)結(jié)果表明，不同水平輸送速度下平鋪化率均大于87%，極差為1.87%，滿足系統(tǒng)要求，所選參數(shù)可行。

2 基于機(jī)器視覺的喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

2.1 視覺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

為避免外界光對(duì)圖像采集的干擾，圖像采集裝置安裝于光照箱內(nèi)。針對(duì)濕度較大的水產(chǎn)品加工環(huán)境，光照箱設(shè)計(jì)具備一定的防水功能，其內(nèi)部采用2條12 V BRD36030白光LED條形燈作為系統(tǒng)光源。魚視覺采集裝置安裝于輸送帶上方，采用Mars3000S-120uc CMOS相機(jī)，根據(jù)不同的加工環(huán)境可對(duì)相機(jī)拍攝幀率和曝光時(shí)間進(jìn)行調(diào)整，相機(jī)分辨率為2 048×1 536（像素），采用4 mm定焦鏡頭，能在鏡頭距離水平輸送帶500 mm且魚快速運(yùn)動(dòng)的情況下，持續(xù)穩(wěn)定地采集到清晰的圖像。

2.2 喂入量監(jiān)測(cè)方法

魚的質(zhì)量與其面積有著較高的線性關(guān)系[23]。本研究采用軟件觸發(fā)相機(jī)的方式對(duì)輸送過程羅非魚圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，通過幀抽取和曝光時(shí)間設(shè)定獲得清晰圖像。針對(duì)輸送帶網(wǎng)格狀的圖像背景帶來的小連通區(qū)域及圖像分割時(shí)出現(xiàn)的輪廓鋸齒狀的預(yù)處理問題，通過設(shè)計(jì)局部閾值、去除小連通區(qū)域、形態(tài)學(xué)處理與中值濾波相融合的LRMF（Local threshold, Remove, Morphological processing and median Filter）算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同規(guī)格的羅非魚感興趣區(qū)域提取，采用回歸分析法建立出動(dòng)態(tài)情況下羅非魚面積質(zhì)量模型。

2.2.1 圖像采集

在連續(xù)喂入量監(jiān)測(cè)時(shí)需要采集到所有羅非魚圖像，同時(shí)需要避免拍攝到重復(fù)的部分，本研究采用幀抽取的方式采集圖像并進(jìn)行處理。水平輸送裝置動(dòng)力傳輸結(jié)構(gòu)如圖2所示。

輸送帶的輸送速度為

視場(chǎng)寬度與輸送帶寬度一致，根據(jù)圖像分辨率比例可得視場(chǎng)長(zhǎng)度，因此采集時(shí)間間隔時(shí)，即可保證傳送過程中連續(xù)無重復(fù)圖像采集：

式中為圖像采集間隔時(shí)間，s；L為視場(chǎng)長(zhǎng)度，m。

圖像采集時(shí)，魚體處于運(yùn)動(dòng)的輸送帶上，為了獲取清晰的動(dòng)態(tài)圖像，減少拖影，需要對(duì)相機(jī)的曝光時(shí)間進(jìn)行調(diào)整。曝光時(shí)間需滿足的式（3）條件：

式中T為相機(jī)曝光時(shí)間，s；為圖像的運(yùn)動(dòng)模糊程度（取值1）；為視場(chǎng)寬度，m；V為魚體運(yùn)動(dòng)速度，m/s；V為相機(jī)豎向像素個(gè)數(shù)。魚的運(yùn)動(dòng)速度與輸送帶速度一致，即V=V，將V帶入式（3）可得：

相機(jī)曝光時(shí)間滿足式（4）時(shí)即可在輸送過程中采集到清晰的羅非魚圖像。

2.2.2 圖像處理

采集的圖像為灰度圖像，采用Visual Studio 2015編譯軟件結(jié)合開源圖像處理庫(kù)Opencv 2.4.9對(duì)圖像進(jìn)行處理。采集過程發(fā)現(xiàn)，傳送帶和魚表面覆有水膜形成反射，圖像會(huì)出現(xiàn)光斑，為減少光斑的影響，選用10×10矩形結(jié)構(gòu)元素的頂帽變換對(duì)灰度圖進(jìn)行再次處理，灰度處理結(jié)果如圖3a所示。為獲取最佳二值化效果，將魚體區(qū)域和背景分離，本文分別嘗試使用迭代法全局閾值分割、OTSU法全局閾值和局部閾值法對(duì)灰度圖形進(jìn)行處理，處理結(jié)果如圖3所示。

迭代法全局閾值分割（圖3b）和OTSU法全局閾值分割（圖3c）都是單一閾值分割，處理后魚體腹部均出現(xiàn)缺失現(xiàn)象；局部閾值分割法由Yanowitz[24]提出，其利用目標(biāo)物體的邊緣以及像素點(diǎn)的灰度值找到閾值，而像素點(diǎn)灰度值大于閾值被判定為目標(biāo)區(qū)域，獲取閾值之前，需要先獲取均值平滑圖像，平滑圖像得梯度圖，通過Laplacian算子獲取具有局部最大閾值的點(diǎn)，并將局部最大閾值的點(diǎn)的原始灰度值作為其局部閾值。對(duì)候選點(diǎn)進(jìn)行采樣，將均值平滑圖像中的候選點(diǎn)的灰度值用原始圖像中的灰度值或比其略大一些的值進(jìn)行替換，對(duì)灰度點(diǎn)進(jìn)行插值，求得閾值。

由圖3可以看出，局部閾值分割可以對(duì)羅非魚區(qū)域像素形成較為一致的二值化效果，但魚體圖像內(nèi)部仍有孔隙及有傳送帶孔隙的存在。

圖像中傳送帶孔隙和魚體內(nèi)部孔隙皆為小連通區(qū)域，因此設(shè)計(jì)基于小連通區(qū)域進(jìn)行圖像去除，以傳送帶孔隙為例，具體為：圖像從左上角第一行開始逐行掃描，以第一個(gè)黑色像素點(diǎn)為種子點(diǎn)，向其8鄰域方向生長(zhǎng)，當(dāng)該種子點(diǎn)8鄰域內(nèi)有黑色像素點(diǎn)時(shí)，則其作為新的種子點(diǎn)，重復(fù)上述過程，直至最后一個(gè)種子點(diǎn)8鄰域內(nèi)沒有新的黑色像素點(diǎn)，計(jì)算出該區(qū)域的大小，當(dāng)其小于設(shè)定的閾值時(shí)，將該區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)執(zhí)行反色操作。通過對(duì)圖像小區(qū)域的像素統(tǒng)計(jì)和圖像處理試驗(yàn)，得出閾值設(shè)置為800時(shí)圖像處理效果最好，處理結(jié)果如圖4a所示。進(jìn)一步采用形態(tài)學(xué)處理，直接采用閉運(yùn)算即先進(jìn)行膨脹處理，再進(jìn)行腐蝕處理，能消除魚體邊緣大部分鋸齒，但魚體邊緣仍不夠平滑，因此嘗試使用多次不同參數(shù)的形態(tài)學(xué)處理。經(jīng)過一系列試驗(yàn)后本研究采用先進(jìn)行一次膨脹運(yùn)算，再進(jìn)行2次腐蝕運(yùn)算的處理方法，其中膨脹運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素尺寸為7×7，腐蝕運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素分別為5×5和3×3。

形態(tài)學(xué)處理后的圖像還存在噪聲，采用中值濾波可以很好地解決魚體內(nèi)的孔隙問題，處理后羅非魚魚體二值圖如圖4b所示。通過遍歷的方法統(tǒng)計(jì)圖像中羅非魚所占像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。

2.2.3 模型建立

羅非魚的質(zhì)量監(jiān)測(cè)需要明確魚質(zhì)量與魚面積之間的關(guān)系。數(shù)字圖像中面積與像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為線性關(guān)系，為減少轉(zhuǎn)化過程，本研究直接建立魚質(zhì)量與羅非魚所占像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之間的關(guān)系?？紤]到羅非魚喂入量的采集過程是對(duì)單位時(shí)間喂入的魚質(zhì)量采集并非單條魚質(zhì)量的采集，盡管平鋪喂入自送輸送裝置能將大部分的魚平鋪開來，仍無法避免出現(xiàn)魚的頭尾重疊的現(xiàn)象，導(dǎo)致魚所占像素點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算出現(xiàn)誤差，因此本研究以每批次經(jīng)過圖像采集系統(tǒng)后所得圖像中魚所占像素點(diǎn)個(gè)數(shù)總和及該批次魚總質(zhì)量作為數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，以2 000 kg/h的喂入量進(jìn)行采集，增加模型可靠性。模型樣本總質(zhì)量為200 kg，均由廣東水產(chǎn)加工企業(yè)提供，樣本規(guī)格為350～750 g。隨機(jī)將魚按1～4 kg一份分為100份，通過系統(tǒng)連續(xù)采圖并實(shí)時(shí)進(jìn)行處理圖像得出每批次魚總像素點(diǎn)數(shù)P，同時(shí)記錄對(duì)應(yīng)批次的實(shí)際質(zhì)量G。采集所得100組試驗(yàn)數(shù)據(jù)通過Matlab軟件采用最小二乘法建立一元線性回歸模型，如圖5所示，得到關(guān)系式為

式中為魚的質(zhì)量，g。同時(shí)得出該模型決定系數(shù)2為0.90?；诮⒌哪Ｐ停ㄟ^計(jì)算單位時(shí)間魚體質(zhì)量的變化即可得出實(shí)時(shí)的喂入量數(shù)據(jù)。

3 運(yùn)行參數(shù)在線控制

魚初加工生產(chǎn)線設(shè)備包括提升機(jī)、平鋪輸送自動(dòng)喂入裝置、去鱗機(jī)、頭尾定向設(shè)備、腹背定向設(shè)備、去臟機(jī)、清洗機(jī)、分級(jí)機(jī)等。本研究基于多源數(shù)據(jù)與知識(shí)融合規(guī)則建立喂入量、輸送速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)在線控制系統(tǒng)。

3.1 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

控制系統(tǒng)由工控機(jī)、邏輯控制器、伺服電機(jī)、V90驅(qū)動(dòng)器、交換機(jī)、電源、控制柜等組成。邏輯控制器是對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行參數(shù)傳輸及控制的主控制器，為本系統(tǒng)下位機(jī)，除需要對(duì)去鱗率、損傷率、水體濁度等信息進(jìn)行采集外，還對(duì)輸送機(jī)、去鱗機(jī)等設(shè)備進(jìn)行控制，SIMATIC S7-1200 PLC本體集成以太網(wǎng)口，單臺(tái)可同時(shí)控制8臺(tái)電機(jī)，同時(shí)該控制器具有良好的擴(kuò)展性，可通過添加不同的模塊增加對(duì)應(yīng)的功能，因此選為本系統(tǒng)的邏輯控制器。工控機(jī)作為系統(tǒng)的上位機(jī)，除了對(duì)喂入量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集外，還與邏輯控制器進(jìn)行通訊，發(fā)送控制指令。

工控機(jī)與下位機(jī)通訊的同時(shí)，通過USB3.0高速數(shù)據(jù)傳輸總線與魚視覺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行通訊，實(shí)時(shí)獲取圖像。上位機(jī)接收魚視覺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)輸送的圖像后，通過軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理，依據(jù)建立的魚面積質(zhì)量模型，計(jì)算出生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)喂入量信息。通過對(duì)速度信息和喂入量信息的分析，上位機(jī)可以對(duì)魚加工生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷并得出下一步控制指令，并將指令信號(hào)傳遞給PLC，PLC接收到控制信號(hào)后，執(zhí)行相應(yīng)的程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)平鋪輸送裝置運(yùn)行速度、去鱗機(jī)轉(zhuǎn)速及其他設(shè)備的控制。

魚去鱗率和損傷率數(shù)據(jù)是對(duì)去鱗機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速調(diào)控的主要依據(jù)，該數(shù)據(jù)由合作單位研發(fā)的魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在線實(shí)時(shí)提供。本研究基于Modbus TCP通訊協(xié)議，以PLC作為服務(wù)器，魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為客戶端建立連接，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的傳輸。PLC通過MB_SERVER功能塊實(shí)現(xiàn)對(duì)Modbus TCP通訊功能的調(diào)用，通過DB數(shù)據(jù)塊實(shí)現(xiàn)客戶端通訊數(shù)據(jù)的寫入與存儲(chǔ)，本研究中DB數(shù)據(jù)塊設(shè)置為REAL類型的數(shù)組。經(jīng)測(cè)試，連續(xù)加工條件下，平均數(shù)據(jù)傳輸間隔為0.5 s。

3.2 控制方法與軟件實(shí)現(xiàn)

3.2.1 運(yùn)行參數(shù)采集

PLC、V90驅(qū)動(dòng)器、伺服電機(jī)構(gòu)成伺服控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)去鱗機(jī)和平鋪喂入自動(dòng)輸送裝置的速度采集與控制。伺服電機(jī)由V90驅(qū)動(dòng)器發(fā)送脈沖進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，其中去鱗滾筒電機(jī)執(zhí)行部分采用7KW SIMOTICS S-1FL6交流伺服電機(jī)，平鋪喂入自動(dòng)輸送裝置驅(qū)動(dòng)部分采用2 kW SIMOTICS S-1FL6交流伺服電機(jī)，該系列電機(jī)響應(yīng)時(shí)間短，過載能力強(qiáng)，裝配有增量式編碼器，滿足系統(tǒng)的控制需求。伺服控制系統(tǒng)作為硬件的控制單元，控制程序通過TIA Portal V15軟件進(jìn)行組態(tài)并編寫，程序通過更改寄存器地址的值實(shí)現(xiàn)對(duì)伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制，并且通過讀取電機(jī)編碼器數(shù)值計(jì)算出電機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速信息。電機(jī)轉(zhuǎn)速值與輸送機(jī)的輸送速度之間存在對(duì)應(yīng)的線性關(guān)系，該關(guān)系可通過實(shí)際傳動(dòng)部件尺寸計(jì)算得出，由此可實(shí)現(xiàn)對(duì)水平輸送機(jī)輸送速度的實(shí)時(shí)采集與控制，同理亦可對(duì)提升速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速等運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行采集與控制。上位機(jī)通過PROFINET與PLC的通訊，發(fā)送指令并接收信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)伺服電機(jī)的控制，其中PLC地址分配如表1所示。

表1 PLC控制器I/O分配表

注：電機(jī)1為傾斜提升機(jī)驅(qū)動(dòng)電機(jī)；電機(jī)2為水平輸送機(jī)驅(qū)動(dòng)電機(jī)；電機(jī)3為去鱗機(jī)滾筒驅(qū)動(dòng)電機(jī)。

Note：Motor 1 is the driving motor of the tilting elevator; Motor 2 is the driving motor of the horizontal conveyor; Motor 3 is the driving motor of the drum of the descaling machine.

3.2.2 喂入量控制

加工時(shí)，魚由人工或機(jī)械倒入物料斗中，并經(jīng)由傾斜提升機(jī)和水平輸送機(jī)輸送至去鱗機(jī)喂入口中，物料斗中魚過多或過少時(shí)，魚在傳送帶上呈不均勻分布，導(dǎo)致喂入量波動(dòng)較大。喂入量控制主要通過控制水平輸送帶轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)，同時(shí)傾斜輸送帶按照計(jì)算的“最大平鋪化”準(zhǔn)則進(jìn)行聯(lián)調(diào)。

模糊控制系統(tǒng)魯棒性強(qiáng)，干擾及參數(shù)變化對(duì)控制效果影響小，適用于非線性系統(tǒng)的控制。為提高喂入量的平穩(wěn)性，保證加工質(zhì)量，本研究基于模糊算法對(duì)喂入量進(jìn)行實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制。模糊控制主要包括輸入量模糊化、模糊推理和解模糊3個(gè)部分。系統(tǒng)設(shè)定的喂入量數(shù)值記為，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)喂入量數(shù)值記為F，選用設(shè)定喂入量數(shù)值與監(jiān)測(cè)喂入量數(shù)值F的誤差及其誤差變化率作為兩個(gè)輸入變量，輸送機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)量作為其輸出變量。

為了提高控制精度，設(shè)置多個(gè)語言變量。誤差、誤差變化率和輸出變量的模糊語言設(shè)定為7個(gè)，即{NB（負(fù)大），NM（負(fù)中），NS（負(fù)?。琙O（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大）}。當(dāng)生產(chǎn)線平均加工速度為2 000 kg/h時(shí)，輸送電機(jī)轉(zhuǎn)速為40 r/min，根據(jù)喂入量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)喂入量誤差范圍為?1 000～1 000 kg/h，喂入量誤差變化率范圍為?20%～20%，試驗(yàn)過程發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人工調(diào)控輸送電機(jī)，轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍在?15～15 r/min時(shí)，可以有效抑制喂入量波動(dòng)，而超過此范圍易造成喂入量波動(dòng)增加，因此本研究設(shè)置輸送機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)量的基本論域?yàn)閇?15,15]，誤差的基本論域?yàn)閇?1 000,1 000]，誤差變化率的基本論域?yàn)閇?20%, 20%]，對(duì)應(yīng)模糊論域均為{?6，?4，?2，0，2，4，6}。根據(jù)模糊控制理論，誤差的量化因子K、誤差變化率的量化因子K和輸出量的比例因子K的計(jì)算公式：

式中1、2、分別為誤差、誤差變化率、輸出變量的模糊論域最大值；max、max、max分別為誤差誤差變化率、輸出變量的基本論域最大值。計(jì)算結(jié)果為K=0.006，K=0.3，K=2.5。

選擇隸屬度函數(shù)時(shí)，三角形隸屬函數(shù)利于簡(jiǎn)化計(jì)算，且易于實(shí)現(xiàn)，因此選擇三角形隸屬函數(shù)作為、和的隸屬函數(shù)，如圖6所示。

根據(jù)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的喂入量誤差及誤差變化趨勢(shì)，結(jié)合試驗(yàn)總結(jié)出模糊規(guī)則：

1）若喂入量誤差為正大，誤差變化率為正大，則輸出控制量為正大；喂入量誤差及誤差變化率均為正大，表明喂入量反饋值所對(duì)應(yīng)的欠調(diào)量相對(duì)較大，且現(xiàn)象顯著，因此需提高控制量；

2）若喂入量誤差為負(fù)大，誤差變化率為負(fù)大，則輸出控制量為負(fù)大；喂入量誤差及誤差變化率均為負(fù)大，表明喂入量反饋值所對(duì)應(yīng)的超調(diào)量相對(duì)較大，且現(xiàn)象顯著，因此需降低控制量；

3）若喂入量誤差為負(fù)小，誤差變化率為正小，則輸出控制量為零；喂入量誤差為負(fù)小表明喂入量反饋值超過給定值得范圍并不大，且誤差變化率為正小，表明二者之間的差距正在逐漸減小，因此短時(shí)間內(nèi)可以令控制量保持穩(wěn)定不變，即設(shè)為0。

在上述模糊規(guī)則基礎(chǔ)上做出模糊規(guī)則表如表2所示。根據(jù)模糊規(guī)則表即可得到輸入量與和輸出變量的模糊關(guān)系。

表2 模糊規(guī)則表

解模糊是根據(jù)模糊規(guī)則決策后的模糊量轉(zhuǎn)換為清晰量的過程。喂入量誤差和誤差變化率與量化因子相乘取整得到量化等級(jí)，根據(jù)隸屬度函數(shù)（圖6所示）采用最大隸屬度法可得量化等級(jí)對(duì)應(yīng)的模糊子集，根據(jù)模糊規(guī)則表（表2所示）即可求得控制量的模糊子集，再根據(jù)隸屬函數(shù)（圖6所示）采用最大隸屬度法求得模糊子集對(duì)應(yīng)的量化等級(jí)。為得到輸送電機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)量的具體值，還需要將量化等級(jí)乘以比例因子K，此時(shí)即為電機(jī)調(diào)節(jié)量的精確值。如得出控制量等級(jí)為4，則輸送電機(jī)轉(zhuǎn)速增加10 r/min。

3.2.3 去鱗滾筒控制

去鱗滾筒的控制流程如圖7所示。魚去鱗率和損傷率數(shù)據(jù)是對(duì)去鱗機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速調(diào)控的主要依據(jù)，該數(shù)據(jù)由合作單位研發(fā)的魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)提供。實(shí)際加工過程中，去鱗滾筒的轉(zhuǎn)速和喂入量會(huì)直接影響魚體去鱗效果，當(dāng)去鱗滾筒轉(zhuǎn)速過慢或喂入量過大時(shí)，魚體表面損傷率低但同時(shí)魚去鱗率也會(huì)降低，去鱗滾筒轉(zhuǎn)速過高時(shí)，魚去鱗率提高但同時(shí)魚體損傷率也會(huì)提高，因此需選擇合適的轉(zhuǎn)速范圍。本研究所用生產(chǎn)線平均加工速度為2 000 kg/h，當(dāng)喂入量大于2 300 kg/h時(shí)或小于1 700 kg/h時(shí)，去鱗率和損傷率的波動(dòng)會(huì)變大，同時(shí)去臟工序發(fā)生堵塞的概率也會(huì)增加，因此該生產(chǎn)線的理想喂入量波動(dòng)范圍為1 700～2 300 kg/h。根據(jù)去鱗加工前羅非魚的喂入量及去鱗加工后去鱗率的多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來制定系統(tǒng)的控制流程，在保證一定生產(chǎn)率的情況下提高去鱗效果，同時(shí)減小魚體損傷率，若去鱗率小于95%，則控制去鱗滾筒在限速100 r/min范圍內(nèi)進(jìn)行自動(dòng)增速，并減小喂入量；若去鱗率大于等于95%，則在保證去鱗率的情況下分對(duì)魚體損傷率進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果對(duì)去鱗滾筒的運(yùn)行速度及喂入量進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得喂入量保持在較為合適的區(qū)間，同時(shí)有效地抑制去鱗率和損傷率波動(dòng)，提高去鱗機(jī)工作穩(wěn)定性，保證作業(yè)質(zhì)量。由于魚加工質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝于去鱗滾筒的出口處，因此對(duì)于去鱗率和損傷率的監(jiān)測(cè)約有2 s的滯后性，為避免過度調(diào)節(jié)，本研究對(duì)每個(gè)監(jiān)控周期（2～4 s）內(nèi)滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)范圍為1 r/min。

3.2.4 軟件實(shí)現(xiàn)

為實(shí)現(xiàn)加工過程的信息化與智能化，基于以上控制規(guī)則研發(fā)了一套魚初加工喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及運(yùn)行參數(shù)在線控制系統(tǒng)，操作人員只需要在軟件上點(diǎn)擊或鍵入操作即可實(shí)現(xiàn)對(duì)魚初加工過程的喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)控與運(yùn)行參數(shù)的在線控制。

魚初加工喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及運(yùn)行參數(shù)在線控制軟件是一個(gè)基于QT框架[25]的窗口應(yīng)用程序，包含魚喂入量監(jiān)測(cè)程序和控制程序兩個(gè)部分，軟件采用Visual Studio 2015和QT框架結(jié)合的方式進(jìn)行編寫，實(shí)現(xiàn)以下功能：

1）通過工業(yè)相機(jī)SDK二次開發(fā)進(jìn)行動(dòng)態(tài)羅非魚圖像采集并顯示，通過調(diào)用庫(kù)函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)相機(jī)曝光時(shí)間、增益等參數(shù)的調(diào)整；

2）通過上位機(jī)軟件與PLC連接，并接收去鱗率、損傷率等數(shù)據(jù)；

3）對(duì)提升機(jī)輸送速度、輸送機(jī)輸送速度及去鱗機(jī)輸送速度進(jìn)行實(shí)時(shí)采集監(jiān)控；

4）通過LRMF算法對(duì)羅非魚圖像進(jìn)行處理并結(jié)合建立的模型進(jìn)行喂入量監(jiān)測(cè)；

5）基于建立的控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)喂入量的穩(wěn)定性控制，及去鱗滾筒的轉(zhuǎn)速控制。

6）將采集及接受到的參數(shù)顯示到界面。

4 系統(tǒng)測(cè)試

4.1 試驗(yàn)設(shè)備與方法

為對(duì)魚初加工喂入量監(jiān)測(cè)及運(yùn)行參數(shù)在線控制系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，在廣東水產(chǎn)加工企業(yè)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了功能及性能測(cè)試，系統(tǒng)測(cè)試圖如圖8所示。

羅非魚從公司加工車間隨機(jī)獲得，羅非魚規(guī)格為350～750 g。

4.1.1 喂入量監(jiān)測(cè)試驗(yàn)

由于實(shí)際的喂入量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)無法獲取，本研究采用每一批次試驗(yàn)的平均喂入量代替實(shí)時(shí)喂入量進(jìn)行測(cè)試。隨機(jī)從樣本中挑選20筐（總質(zhì)量41.89 kg）不等份的魚，對(duì)其稱重后分別通過魚視覺監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行采集。

4.1.2 去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準(zhǔn)確率試驗(yàn)

將滾筒轉(zhuǎn)速設(shè)定為0～20 r/min內(nèi)任意數(shù)值，使用轉(zhuǎn)速表實(shí)測(cè)去鱗滾筒轉(zhuǎn)速1，與系統(tǒng)界面顯示值2進(jìn)行比較，按照式（9）計(jì)算去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準(zhǔn)確率，測(cè)量3次取平均值。

式中A為去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準(zhǔn)確率，%；1為實(shí)測(cè)去鱗滾筒轉(zhuǎn)速，r/min；2為系統(tǒng)采集的去鱗滾筒轉(zhuǎn)速，r/min。

4.1.3 輸送速度采集準(zhǔn)確率試驗(yàn)

將水平輸送機(jī)設(shè)定為0～1.5 m/s任意速度，試驗(yàn)轉(zhuǎn)速表實(shí)測(cè)水平輸送機(jī)輸送速度3，與系統(tǒng)界面顯示值4進(jìn)行比較，按照式（10）計(jì)算去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準(zhǔn)確率，測(cè)量3次取平均值。

式中A為去輸送轉(zhuǎn)速采集準(zhǔn)確率，%；3為實(shí)測(cè)輸送速度，m/s；4為系統(tǒng)采集的輸送速度，m/s。

4.1.4 參數(shù)控制試驗(yàn)

將提升機(jī)的上料速度調(diào)至適合數(shù)值（0.2 m/s），提升機(jī)與水平輸送帶高度差調(diào)整為15 cm，開啟生產(chǎn)線設(shè)備。

觀察軟件參數(shù)顯示區(qū)相機(jī)的幀率、曝光時(shí)間、平鋪輸送裝置電機(jī)轉(zhuǎn)速、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速、實(shí)時(shí)喂入量、去鱗率等數(shù)值及其變化，記錄喂入量走勢(shì)。設(shè)定喂入量數(shù)值，減少投放物料速度，觀察參數(shù)顯示區(qū)各參數(shù)值的變化，并觀測(cè)V90驅(qū)動(dòng)器上顯示的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速與軟件界面顯示是否一致，隨后逐漸增加投放物料速度，持續(xù)觀察上述參數(shù)值變化。

4.2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

魚喂入量試驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 喂入量監(jiān)測(cè)試驗(yàn)結(jié)果

注：實(shí)際質(zhì)量為單次試驗(yàn)樣本總質(zhì)量，kg；采集質(zhì)量為單次試驗(yàn)喂入量監(jiān)測(cè)過程采集總質(zhì)量，kg。

Note: The actual mass is the total mass of a single test sample, kg; The collected mass is the total mass collected of a single test feed rate during monitoring process, kg.

從表3得出測(cè)試時(shí)平均喂入量大于2 000 kg/h，平均喂入量采集誤差為4.39%，喂入量數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)精度滿足生產(chǎn)線實(shí)時(shí)控制需求。分析誤差原因?yàn)轸~體顏色變化較大，某些魚腹顏色和傳送帶背景顏色差異過小，導(dǎo)致部分魚腹缺失；同時(shí)魚體之間仍會(huì)產(chǎn)生頭尾之間的重疊，且魚受刺激時(shí)會(huì)產(chǎn)生應(yīng)激反應(yīng)，如張開魚鰭、翻跳等，都會(huì)對(duì)魚的圖像采集結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。

去鱗滾筒轉(zhuǎn)速和輸送速度采集準(zhǔn)確率試驗(yàn)結(jié)果分別為去鱗滾筒轉(zhuǎn)速采集準(zhǔn)確率為98.5%、98.6%，均滿足實(shí)際加工及系統(tǒng)調(diào)控參數(shù)準(zhǔn)確率要求。

測(cè)試過程魚初加工喂入量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及運(yùn)行參數(shù)在線控制系統(tǒng)工作正常。系統(tǒng)能按照控制規(guī)則實(shí)時(shí)對(duì)輸送速度及去鱗滾筒轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)控，加工過程部分喂入量變化曲線如圖9所示，喂入量控制開啟前監(jiān)測(cè)喂入量數(shù)值波動(dòng)范圍為1 204～2 969 kg/h，極差為1 765 kg/h，喂入量控制開啟后監(jiān)測(cè)喂入量數(shù)值波動(dòng)范圍為1 572～2 569 kg/h，極差為997 kg/h，喂入量控制開啟之后較開啟之前曲線波動(dòng)范圍減小了43.5%。生產(chǎn)線整體運(yùn)行平穩(wěn)，且滾筒轉(zhuǎn)速始終控制在80～100 r/min范圍內(nèi)，系統(tǒng)控制響應(yīng)時(shí)間小于1 s，滿足工廠實(shí)際加工需求。

5 結(jié) 論

1）研究了動(dòng)態(tài)情況下羅非魚的圖像面積與其質(zhì)量的關(guān)系，構(gòu)建動(dòng)態(tài)情況下的羅非魚面積-質(zhì)量模型，模型決定系數(shù)2為0.90，基于此模型的喂入量數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)95.61%。

2）設(shè)計(jì)了魚初加工喂入量檢測(cè)和運(yùn)行參數(shù)在線控制系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)魚喂入量、輸送速度、去鱗滾筒轉(zhuǎn)速的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制。經(jīng)測(cè)試，去鱗滾筒轉(zhuǎn)速和輸送速度采集準(zhǔn)確率分別可達(dá)98.5%和98.6%，系統(tǒng)的控制響應(yīng)時(shí)間小于1 s。

3）應(yīng)用模糊控制理論，研究了羅非魚加工過程的實(shí)時(shí)喂入量控制方法，利用該方法可以有效減小喂入量波動(dòng)，試驗(yàn)結(jié)果表明，平均加工速度為2 000 kg/h時(shí)，利用該方法后喂入量波動(dòng)范圍減小了43.5%，顯著提高了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。

本文以羅非魚為研究對(duì)象進(jìn)行初加工生產(chǎn)過程的參數(shù)監(jiān)測(cè)及控制研究，由于淡水魚種類繁多，體態(tài)差異較大，故本文喂入量監(jiān)測(cè)及控制方法是否適用于其他種類的魚尚需進(jìn)一步研究。

[1] 中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品加工局. 2017中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)年鑒[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，2017：13-14.

[2] 張馨馨. 羅非魚產(chǎn)業(yè)升級(jí)路在何方?[J]. 中國(guó)水產(chǎn)，2019(7)：10-11.

[3] 劉子非，孫慧武，蔣宏斌，等. 我國(guó)水產(chǎn)加工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、問題魚對(duì)策[J]. 中國(guó)水產(chǎn)，2017(12)：36-39.

[4] 羅艷. 基于機(jī)器視覺技術(shù)的對(duì)蝦規(guī)格檢測(cè)方法研究[D]. 杭州：浙江大學(xué)，2013.

Luo Yan. Detection of Shrimp Specification Based on Machine Vision[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2013. (in Chinese with English abstract)

[5] Marel. Fish-trimming-flowline[EB/OL]. (2018-11-08) [2019-05-25]. https://marel.com/fish-processing/systems- and- equipment/whitefish/groundfish/fillet-processing/trimming/fish-trimming-flowline/102.

[6] Arenco. VMK vision system[EB/OL]. (2016-12-22) [2019-05-23]. http://www.arenco.com/fish/vmk-visi-on- system/

[7] Nicholas B, Dylan K, Jesse E, et al. Applications of deep convolutional neural networks to predict length, circumference, and weight from mostly dewatered images of fish[J]. Ecology and Evolution, 2020, 10(17): 9313-9325.

[8] Monkman G G, Hyder K, Kaiser M J, et al. Using machine vision to estimate fish length from images using regional convolutional neural networks[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2019, 10(12): 2045-2056.

[9] Damanhuri N S, Zamri M F M, Othman N A, et al. An automated length measurement system for tilapia fish based on image processing technique[C]//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2021, 1088(1): 012049.

[10] Lubich C C F, Aguiar-Santos J, Freitas C E C, et al. Length-weight relationship of 16 fish species from the Negro River Basin (Amazonas state, Brazil).[J]. Journal of Applied Ichthyology, 2020, 37(2): 342-346.

[11] Dieb-Magalh?es L, Florentino A C, Soares M G M. Length-weight relationships and length at first maturity for nine fish species of floodplain lakes in Central Amazon (Amazon Basin, Brazil)[J]. Journal of Applied Ichthyology, 2015, 31(6): 1182-1184.

[12] Amaya á, Miquel P, Ignacio A C, et al. Image-based, unsupervised estimation of fish size from commercial landings using deep learning[J]. ICES Journal of Marine Science, 2019, 77(4): 1330-1339.

[13] Viazzi S, Van Hoestenberghe S, Goddeeris B M, et al. Automatic mass estimation of Jade perch Scortum barcoo by computer vision[J]. Aquacultural Engineering, 2015, 64: 42-48.

[14] Konovalov D A, Saleh A, Efremova D B, et al. Automatic weight estimation of harvested fish from images[C]//2019 Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA). IEEE, 2019: 1-7.

[15] Hwang K H, Choi J W. Machine vision based weight prediction for flatfish[C]//2018 18th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS). IEEE, 2018: 1628-1631.

[16] Hufschmied P, Fankhauser T, Pugovkin D. Automatic stress-free sorting of sturgeons inside culture tanks using image processing[J]. 2011, 27(2): 622-626

[17] 李艷君，黃康為，項(xiàng)基. 基于立體視覺的動(dòng)態(tài)魚體尺寸測(cè)量[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(21)：220-226.

Li Yanjun, Huang Kangwei, Xiang Ji. Measurement of dynamic fish dimension based on stereoscopic vision[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(21): 220-226. (in Chinese with English abstract)

[18] 萬鵬，黃俊，譚鶴群，等. 淡水魚腹背定向裝置設(shè)計(jì)及試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(6)：28-35.

Wan Peng, Huang Jun, Tan Hequn, et al. Design and test of orientation device for freshwater fish's abdomen and back in fish feeding[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2020, 36(6): 28-35. (in Chinese with English abstract)

[19] 萬鵬，郭三琴，楊俊，等. 淡水魚水平往復(fù)振動(dòng)頭尾定向輸送方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(4)：40-48.

Wan Peng, Guo Sanqin, Yang Jun, et al. Horizontal reciprocating vibration method for head-to-tail directional transportation of fresh water fish[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(4): 40-48. (in Chinese with English abstract)

[20] 曾鵬，劉國(guó)平，林雯雯，等. 基于PLC的與產(chǎn)品加工流水線控制系統(tǒng)[J]. 中國(guó)水產(chǎn)，2013(5)：69-71.

[21] 楊會(huì)成，季建，鄭斌，等. 水產(chǎn)品加工系統(tǒng)及其控制方法[P]. CN107080148A, 2017-08-22.

[22] 章海，陳勝. 一種片狀水產(chǎn)品的加工設(shè)備[P]. CN209777696U，2019-12-13.

[23] Liang Y T, Chiou Y C. Machine Vision-Based Automatic Raw Fish Handling and Weighing System of Taiwan Tilapia[M]//Next-Generation Applied Intelligence. Springer Berlin Heidelberg, 2009: 711-720.

[24] Yanowitz S D, Bruckstein A M. A new method for image segmentation[J]. Journal of South China Normal University, 1989, 46(1): 82-95.

[25] Qt. Qt Framwork[EB/OL]. (2020-02-22)[2020-03-15]. https://www.qt.io/product

Monitoring of feeding rate and online control of parameters in primary processing of Tilapia

Zhang Chao, Huang Jianbin, Cheng Fang※

(310058,)

This study aims to realize the real-time monitoring and online control of material status and parameters of equipment during fish primary processing. Taking Tilapia as the research object, a real-time monitoring system was developed using machine vision. Multi-source data and knowledge fusion were used to establish an online control system for the operational parameters. The system was mainly composed of an industrial computer, PLC, industrial camera, servo motor and monitor. The research contents included: 1) Multi-target images of Tilapia were taken online under the different acquisition frames and exposure time of the camera, according to the changes in the real-time conveying speed of the production line. The influencing factors of Tilapia spreading were investigated in the simulation. A field experiment was then carried out to optimize the structure and operational parameters. 2) Local threshold, Remove, Morphological processing, Median Filter (LRMF) image processing were designed to extract ROI of Tilapia images with different sizes under the grid background. An area-weight model of Tilapia was established under high-speed dynamic conditions. Accurate monitoring of Tilapia feeding rate was realized to reduce the random overlap between fish bodies. 3) Fuzzy control was utilized to improve the stability of the feeding rate during Tilapia processing in the production line. 4) A control software was developed to real-time monitor and adjust the feeding rate and key operating parameters, such as the feeding rate, conveyor belt speed, and descaling drum speed. The test results showed that machine vision was feasible to real-time acquire and tailor the feeding rate of Tilapia in the production line. The best spreading of fish was achieved with the average spreading rate of 87% when the height difference between the hoist and conveyor belt was 15 cm, the conveying speed difference was 0.25 m/s, and the horizontal conveying speed was 0.3-0.7 m/s. The range of spreading rate was 1.87%, suitable for the requirements of feeding rate monitoring. The coefficient of determination was 0.9 in the Tilapia area-weight model, and the accuracy rates for the acquisition of feeding rate, the rotation speed of descaling drum, and the conveying speed reached 95.61%, 98.5%, and 98.6%, respectively. More importantly, the response time of the system was less than 1s. In addition, the fluctuation range of feeding rate was reduced by 43.5% after the application of the system, while the descaling drum realized self-regulation at 80-100 r/min, when the average processing speed of the production line was 2 000 kg/h, indicating the high processing performance of production lines. A rule-based closed-loop online regulation of operating parameters was realized for the requirements of real-time monitoring of fish primary processing. The finding can provide promising technical references for the automation control in the production line of freshwater fish primary processing.

production control; image processing; fuzzy control; feeding rate monitoring; fish primary processing; data acquisition

Zhang Chao, Huang Jianbin, Cheng Fang. Monitoring of feeding rate and online control of parameters in primary processing of Tilapia[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(13): 46-54. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.006 http://www.tcsae.org

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.006

2021-03-19

2021-06-27

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2018YFD0700905）

張超，研究方向?yàn)闄C(jī)器視覺與自動(dòng)控制。Email：czhang05@126.com

成芳，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹悄苻r(nóng)業(yè)裝備等。Email：fcheng@zju.edu.cn

張超，黃劍彬，成芳. 羅非魚初加工喂入量監(jiān)測(cè)與運(yùn)行參數(shù)在線控制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(13)：46-54. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.13.006 http://www.tcsae.org

S985.1+3

A

1002-6819(2021)-13-0046-09