粮油食品光电分选技术原理及原理

粮油食品光电分选技术原理及原理

在食品加工中，高效、稳定的分类设备可以有效地保证食品的安全和卫生，提高居民的生活质量。随着中国、印度等发展中国家经济水平的不断提高,居民质量安全意识不断增强,粮食食品分选技术及设备呈现出稳定、高速增长的态势。1粮油食品光电分选技术光电分选技术是将光学技术与电子信息技术相结合实现对各种量的测量。利用光电原理,对食品组织的弹性、导电性、表面温度、形状以及光辐射和反射光的能力等特性进行研究,找出食品个体因外观或内部品质差异对光、电反映所存在的差异(如农产品的不同成熟度、色泽及内部缺陷等对光的透过能力也不同等),从而进行分级。它主要包括光电转换技术、数字信号处理技术及数字图像处理技术等,是目前粮食加工检测中应用最广泛、最成功的一种方法。本文所述的粮油食品光电分选技术是根据各类物料在不同光源的照射下所呈现出的不同特性,利用数字信号处理技术进行特征识别,从而实现各类物料的不同分类。其技术原理如图1所示:光源照到被测物料会产生不同的反光特性形成特征信号,特征信号通过光电转化成电信号传达给电控系统;电控系统对光电系统传达过来的电信号进行识别和分析,然后对执行机构下达操作指令,从而达到分选目的。目前,该技术应用形成了两大类别的分选装备:通道式和履带式。1cd探测器成像原理物料通过滑槽下落,在光学检测区域,首先由光学镜头将物料不同的反射光与透射光汇集成像于CCD探测器上,由CCD将其成像后的光信号转换为电信号,并通过相关电路将模拟信号转换为数字信号,再由高速处理器进行算法运算及分析,并将处理后的结果传至动作机构,如图2所示。2色选条件的选择物料下落到传动装置的输送带上,输送带以匀速运动将物料输送至前端,由于惯性的作用,以抛物线轨迹下落,进入色选机分选系统进行选别。工作时,物料沿抛物线下落,在物料经过电子视觉系统及图像采集分析系统时,图像采集镜头对物料进行图像采集,判别系统对物料的好坏进行辨识,如图3所示。2光学分离技术的现状光电分选技术在近十年有了较大发展,国内光电分选技术已基本达到国际同行先进水平,根据频谱可分为三类:可见光、近红外和X光分选技术。1fpga处理单元设计主要包括:光敏组件CMOSSensor、黑白线阵CCDSensor、CMOS/CCD双色Sensor、彩色CCDSensor四类。(1)基于光敏组件CMOSSensor,传感器的特点是10～60并行信号感应,后续通过独立并行的放大和帯通滤波,再经模数转换形成数字信号,进入基于FPGA为核心处理器的信号处理单元,处理单元按照设定的灵敏度和相关参数判别,并驱动执行单元,实现分选。原理如图4所示。(2)基于黑白线阵CCD,传感器使用的像元为128～2048pixs,信号输出特点为串行方式,采用集放大、滤波、时序控制、模数转换为一体的专用CDS芯片,转换形成的数字信号进入基于FPGA为核心处理器的信号处理单元,处理单元按照设定的灵敏度和相关参数判别,并驱动执行单元,实现分选。原理如图5所示。(3)基于CMOS/CCD双色传感器的应用,即同时使用两片CMOS或CCD传感器,两个传感器使用不同带通的滤光片(例如一种红色、一种蓝色),形成两种单色信号,每种信号独立进入模拟单元进行放大和滤波,经模数转换后进入校正单元,最终合并进入处理单元进行算法设计,并驱动执行单元,实现分选。原理如图6所示。(4)基于彩色CCD,按照特定的规律输出RGB三色信号,RGB信号按顺序经模拟单元进行放大和滤波,再经模数转换形成数字信号进入校正单元,一般初步采用白平衡校正,进入处理单元,进行图像识别算法设计。原理如图7所示。2特定频谱的近红外紫外光识别近红外分选技术较可见光分选技术的主要区别在于采用特定频谱的近红外光源,针对被识别物体内部成分的含量进行识别,如水分,水分多的物体对红外光部分吸收较强,水分少对红外光吸收较少。原理如图8所示。3图像处理单元X光分选技术的识别原理是针对被识别物体密度的不同,产生差异信号,经模数转换形成数字图像,进入图像处理单元处理后驱动执行单元,实现分选。原理如图9所示。3光谱分析技术在食品加工中的应用随着科技水平的日益进步以及人民生活水平的提高,粮食加工业的发展更加精细化、智能化,光电分选技术得到了更加广泛的应用。1fpga色选系统早期色选机配置:基本以光敏组件为传感器的独立并行系统,采用模拟信号放大、带通滤波,模拟信号经比较器比较后进入以MCU微处理器为核心的处理单元,驱动后续执行单元进行色选。优点是:结构简单,色选颜色差异较大的物料效果较好,稳定性高。缺点是:模拟信号比较,无法对传感器和光学系统进行补偿,整机一致性不能提高,色选颜色差异较小的物料效果不理想。近期色选机配置:采用高精度的光敏组件或高精度的CCD/CMOS线阵传感器,配以高速的模拟电路和高速的A/D转换器,转换的数字信号进入FPGA高速处理系统。优点:精度高,基于数字信号的校正算法能极大提高色选淡水黄的效果,基于线阵CCD能够识别小到0.1mm大小的病斑,整机更具智能化。2x光分选机的组成色选机:主要是对小麦的色选,基于CCD传感器系统,针对小麦光谱进行分析,设计一套基于小麦色选的光学系统,并针对小麦对色选机通道的磨损,对通道表面进行硬化处理,实现对小麦的分选。X光分选机:X光分选机是根据不同物质对X射线的吸收能力不同来实现异物检测的。一般来说,X光分选机主要由三部分组成:X射线检测装置、中央处理系统和异物排除装置。能够有效剔除小麦中混杂的有害异物。3鱼类物料跟踪及跳料识别豆类色选主要基于彩色CCD传感器,构建图像识别算法,对物料的形状、颜色、下料姿态进行跟踪及精确的识别,同时由于豆类物料下落过程中存在跳料,专门设计基于豆类物料的通道及定制喷阀。42玉米加工玉米分选主要基于彩色CCD传感器,针对玉米形状的特点进行数学建模,并融入图像识别算法中,实现对玉米特征的有效识别和分选。4未来的照明技术光电分选技术属于高新技术领域,根据不同的光源选择及应用需求,未来的光电分选技术将形成四类分选装备:1近红外成分分析技术针对市场对食品品质需求的不断提升以及人们对营养饮食的日益关注,在原可见光色选技术的基础上融入近红外成分分析技术,开发复合色选技术,转化形成的复合色选机能实现分选后的粮油产品不仅颜色、大小一致,内在成分也一致。22基于紫外筛选技术的颜色选择利用激光激发产生荧光的原理,在紫外波段采集信号,识别出一定含量的霉菌毒素,提升食品的卫生与安全水平。32基于光刻显色的粒裂纹选机采用高速、高分辨率CCD,对米粒加工过程中产生的裂纹进行识别并剔除,进一步提升加工大米品质。4杂粮的网络处理及分类采用高速、高分辨率彩色CCD,运用海量数据传输及处理技术,基于高速数字图像处理技术,构建各类杂粮特征库,解决各类杂粮的分类、分级。5粮食化学品生