System for gradering og sortering av grønnsaker med vision-kameraer
Når du skal inspisere kvaliteten på grønnsaker som gulrøtter, tomater, poteter, agurker, salat, løk, auberginer, grønne bønner, squash og paprika osv. med hensyn til lengde, overflatesprekker, størrelse, form og farge, er implementering av et visionsystem av høy kvalitet avgjørende for å identifisere disse parameterne på et transportbånd . Vi forstår at det kan være vanskelig å fastslå riktig kameraoppsett, belysning for maskinsyn og programvare for computer vision. Med bare noen få trinn veileder denne artikkelen deg i å velge riktig vision-maskinvare og -programvare.
En av våre vision-ingeniører anbefaler et eksempel på et testkameraoppsett og programvare for dette visionsystemet for grønnsakssortering. Via lenkene er produktene og prisene våre umiddelbart synlige, slik at du får direkte tilgang til informasjon om dette visionsystemet for grønnsakssortering.
For denne applikasjonen hadde kunden vår en forespørsel om å oppdage kvaliteten på kuttingen av gulrøtter og sortere dem basert på bildene tatt med våre industrielle kameraer. De måtte klassifisere de skadede gulrøttene separat fra de sunne. Ved å bruke et maskinsynssystem for å oppdage parameterne kunne han godkjenne eller avvise sprekkene på gulrøttene for videre bruk.
Valg av industrielt kamera
Først starter vi med valget av det industrielle kameraet for visionsystemet for gradering og sortering av grønnsaker. Anbefalingen var vårt 1,60 MP GigE-kamera MER2-160-75GC-P , som var basert på spesifikasjonene og detaljene i kundens applikasjon.
Først visste ikke kunden hvilket kameragrensesnitt han trengte og hadde ingen spesifikk preferanse for grensesnitt. Når avstanden mellom en PC og kameraet er kortere enn 4,6 meter, anbefales et USB3-kamera for å dra nytte av 4 ganger høyere båndbredde enn et GigE-kamera, dataoverføring og strøm via kun 1 kabel samt prisfordelen.
For å skille fargene ble et fargekamera valgt. Siden grønnsakene beveger seg på et rolling transportbånd, anbefaler vi å bruke et Global shutter-kamera i stedet for et rolling shutter-kamera for dette spesifikke visionsystemet for gulrotgradering. Mer om Global shutter kontra Rolling shutter kan leses i denne artikkelen i vårt Knowledge Center.
Deretter, for å kunne måle kameraets bildehastighet og hvor mange bilder som må tas per sekund, spurte vi kunden om den faktiske hastigheten på transportbåndet, og basert på hastigheten på omtrent 19 m/s beregnet vi den nødvendige bildehastigheten for kameraet, som var 75fps.
For å fastslå nødvendig oppløsning, som fortsatt var usikker for forskeren på forhånd, tilbød vi ham support ved å beregne dette basert på de minste detaljene han ønsket å fange på gulrotenes overflate, slik som sprekker og skader. For å se de minste sprekkene på rundt 0,85 mm innenfor synsfeltet på omtrent 400*300 mm, kreves en systemoppløsning på 1,6 MP. Basert på 3 piksler per detalj i de minste sprekkene, var minst 1440*1080 piksler påkrevd. Vårt 1,6 MP MER2-160-75GC-P-kamera med Sony IMX273-sensoren tilbyr en utmerket høyoppløselig løsning for nøyaktig deteksjon av sprekker og skader ved kvalitetsgradering av gulrøtter/grønnsaker.
Objektiv for Sony IMX273-sensor
Det valgte 1,6 MP-kameraet for dette visionsystemet for grønnsakssortering har en Sony IMX273-sensor, dette er en 1/2,9”-sensor. For å fastslå hvilket objektiv som er best egnet for dette visionsystemet, har vi benyttet vår nettbaserte objektivkalkulator. Basert på 2 spesifikasjoner for visionsystemet, det nødvendige horisontale synsfeltet (FOV) og arbeidsavstanden (WD), beregnes riktig brennvidde.
Kunden krever et FOV på 400x300 mm og foretrekker å ha en WD mellom 900–1000 mm. Beregningen viser at et objektiv med 12 MM brennvidde anbefales for disse spesifikasjonene. Det vises også at arbeidsavstanden vil være 1000 mm, og at synsfeltet vil være litt større enn foretrukket. Dette skyldes kameraets sensorstørrelse, som ikke har samme forhold mellom antall piksler som synsfeltet på 400*300 mm. Det endelige synsfeltet vil være omtrent 409*307 mm. Vårt 12MM F2.0 1/1.8" C-mount-objektiv, VA-LCM-5MP-12MM-F2.0-018 objektivet, er et objektiv uten forvrengning < 0.3 % som tilbyr en utmerket løsning for 1,6 MP-kameraet.
Industriell belysning for kvalitetsgradering av grønnsaker
Ved å legge til belysning for Maskinsyn i inspeksjonen for sortering av gulrøtter økes kontrasten, og eksisterende sprekker og skader på gulrotoverflaten fremheves. For å minimere og eliminere skyggene anbefales et belysningssystem på oversiden av transportbåndet. Den forbedrede kontrasten ved bruk av et lys ovenfra for visionsystemet for inspeksjon av grønnsakssortering gjør det enklere å oppdage sprekkene og se skadene på grønnsakene, slik at de kan sorteres etterpå. For belysning anbefaler vi et lys som er omtrent 10 % større enn synsfeltet. Vi anbefaler 2 av våre barlys, det hvite Barlysserie VA-BL3 275*16, som plasseres over transportbåndet. I tillegg er disse tilgjengelige på ekspresslager. Det betyr at de kan sendes umiddelbart til kunden.
Ettersom applikasjonen skulle foregå utendørs, anbefalte vi både et polarisert objektivfilter og et polariserende ark for å fjerne mulig gjenskinn og refleksjoner.
Et polariserende objektivfilter: objektivfilteret LFT-LPOL-M25.5 er laget for C-mount-objektiver med filtergjengen M25.5xP0.5, slik som det anbefalte 12 mm C-mount-objektivet.
Et polariserende filterark: det lineære polariserende filterarket polariserer bakgrunnsbelysningen når det holdes foran lyskilden. Det kan også kuttes til kundens foretrukne størrelse.
Programvare for bildebehandling for sortering av grønnsaker
Et enkelt Kamera, objektiv og belysning utgjør ikke et komplett visionsystem for sortering av grønnsaker. For selve kvalitetsinspeksjonen av grønnsakene kreves bildebehandlingsprogramvare for å oppdage sprekker og skader på grønnsakene. Våre kameraer er GenICam-kompatible, noe som betyr at de kan brukes med en rekke tredjepartsprogramvarer, inkludert MvTec Halcon, NI LabVIEW, Cognex Vision pro, MATLAB, Open CV og programvare for Arm Boards.
For innledende programmering kan vår gratis SDK brukes til å hente bilder og angi kameraparametrene.
programvareutviklingssettet er kompatibelt med vanlige og industrielle PC-er samt ARM-plattformer, inkludert NVIDIA TX-serien og Raspberry Pi. Operativsystemer som støttes, inkluderer Windows, Linux og Android. Operativsystemer som Notably og Apple MAC OS støttes ikke for industriell bruk, men ingeniører kan kjøre en virtuell maskin med Windows eller Linux på MAC for kompatibilitet. SDK-en støtter programmeringsspråk som C++, C#/. NET og Python. Det er mulig å få ytterligere språk på forespørsel, ettersom de ikke er inkludert i standardpakken.
For dette eksempelet, applikasjon for sortering av grønnsaker/gulrøtter, satte kunden pris på å arbeide med programvare som er enkel å bruke for mindre erfarne kolleger. Derfor anbefales bruk av Zebra Aura Vision Software. Denne kraftige og brukervennlige programvaren tilbyr et robust grafisk miljø som fungerer som en «verktøykasse».
Ved å bruke denne programvaren som et supplement til applikasjonen for sortering av grønnsaker, kan både størrelsen på skadene og antallet av dem oppdages.
For å tilegne seg kunnskap om Aurora Vision-programvaren er den gratis Lite-versjonen tilgjengelig med alle standardalgoritmene.
Applikasjoner for sortering og gradering av grønnsaker
En applikasjon for gradering og sortering av grønnsaker med visionsystem brukes også i en rekke andre applikasjoner og bransjer; dette ble brukt i landbruksindustrien. Det brukes imidlertid også ofte i næringsmiddelindustrien. Et visionsystem kan for eksempel automatisere telling og analyse av et stort antall frukter i høyt tempo i matproduksjon. For høyhastighetsbildebehandling kan et industrielt vision-kamera, som vårt 1,6 MP-kamera med 227 fps, MER2-160-227U3C-kameraet, ved full oppløsning tilby en utmerket maskinvareløsning for vision.
I tillegg til å inspisere sprekker på gulrotoverflaten kan et visionsystem også brukes til å oppdage misfarging og skallkvalitet på grønnsaksoverflaten.
Support for applikasjoner for gradering og sortering av grønnsaker
Ønsker du support fra en av våre machine vision-eksperter for å opprette ditt eget visionsystem for sortering av grønnsaker? Eller et annet lignende visionsystem? Ikke nøl med å ta kontakt ved å bruke skjemaet nedenfor!