随着饲料工业技术的飞速发展，饲料生产效率持续提高，企业对饲料包装效率的要求大幅提高[1]。然而，现阶段我国饲料生产包装仍大量使用人工，成本高且智能化与自动化水平低，致使饲料包装产业整体发展较为缓慢[2]。在工业4.0和《中国制造2025》战略背景下，加强智能化包装系统设计开发，建造具有智能控制功能的整套装备，已成为推进饲料包装行业转型发展的重要方式。因此，设计基于机器视觉的饲料生产智能包装系统并研究其应用效果，对于提高饲料包装智能化水平具有重要意义。1系统总体设计根据目前饲料生产包装的实际情况，设计基于机器视觉的饲料生产智能包装系统。该系统包含系统硬件选择与系统软件设计两部分，具体运作方案见图1。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.03.026.F001图1饲料生产智能包装系统运作方案饲料生产智能包装系统运作涉及图像采集、饲料动态抓取、已包装饲料的空间固定点抓取以及电子计算机（PC）运行等环节。PC通过USB3.0与相机连接，通过RS-232与伺服电机控制器连接，通过USB2.0与机器人控制器连接，通过RS-232与PLC连接，实现整个系统电气设备的连接。1.1系统硬件选择系统硬件的选择，需要从效率、成本、操作空间等方面对全流程自动化进行考量。在系统设计中，一方面饲料包装过程通过机器视觉技术为引导，对摄像头成像帧率要求较高，成像画质要清晰、成像范围也要足够大，以方便传送带上摄取图像；另一方面，由于工作时长、工作效率等要求的限制，所选机器人需具备关节灵活、转动速度快等特点。1.1.1相机和镜头与普通民用相机相比较，工业相机具有传输量大、抗干扰性强等特点，能够适应不同的恶劣环境。选择工业相机作为饲料生产智能包装的检测和判断工具，可将外界物体的发射光采集成为电信号。但由于不同的工业相机其性能差异存在差距，故应对相机和镜头进行合适的筛选。文章以饲料包装为研究对象，选取大恒图像MER-302-56U3M相机，大恒图像MER-302-56U3M相机主要参数见表1。在镜头选取方面，考虑到定焦镜头比变焦镜头对焦速度快、成像质量更好、成像效果更加细腻，故选择Schneider Xenon-Ruby 2.3-16镜头。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.03.026.T001表1大恒图像MER-302-56U3M相机主要参数型号参数分别率2 048（H）×1 536（V）帧率56 fps传感器类型1/1.8''Sony IMX265 帧曝光 CMOS像素尺寸黑白光谱Mono8/Mono10信噪比40 dB数据接口USB3.0镜头接口C口1.1.2机器人与控制器文章使用的机器人为布朗·勃维利公司（ABB）的SCARA机器人IRB-910SC，机器人的主要参数见表2。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.03.026.T002表2SCARA机器人主要参数型号参数臂长J1+J2（4+250 mm）、J3（冲程180Clean）与程序设定位置的平均距离0.01 mm重复执行系统命令的路径容差0.06 mm负载最大6 kg、额定3 kg最大角速度（臂1）J1：415°/s最大角速度（臂2）J2：659°/s最大角速度（臂3）J3：1 m°/s最大角速度（臂4）J4：2 400°/s机器人控制器为与SCARA型机器人相匹配的IRC5Compact，IRC5Compact采用RAPID语言进行编程。RAPID强大的预置功能可轻松应对包装、运配等常见机器人工艺应用的开发，IRC5Compact控制器的具体参数见表3。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.03.026.T003表3IRC5Compact控制器的主要参数规格参数尺寸970 mm×72 mm5×710 mm传动模块（MultiMove）720 mm×725 mm×710 mm电气连接三项：200~600 V，50~60 Hz防护等级IP54环境参数温度0~45 ℃相对湿度≤95%扩展安全选项电子限位开关：5路安全输出（1~7轴监测）SafeMove静态、速度、方向、位置控制监测；8路功能启动安全输入、8路监测输出。1.2系统软件设计系统软件的设计涉及饲料生产包装过程的监控和显示，包括图像预处理模块、目标跟踪模块、机器人控制模块与PLC控制模块，软件系统整体的框架见图2。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.03.026.F002图2软件系统整体框架1.2.1图像预处理模块本系统选择“双边滤波”作为图像滤波方案。第二，目标图像增强方案的选择。在“分段线性变换”“直方图均衡化”“大津法”“漫水填充”4种目标图像增强方案中，“填水漫充”可重点突出饲料包装目标的特征信息，且能够高效的去除大部分背景信息，仅留下少量孤岛点[3]。而这部分孤岛点能够在后期图像处理中用形态学运算去除。由此可见，“填水漫充”在图像处理中表现突出，故选择其为本系统的目标图像增强方案。第三，ROI区域的确定。在图像滤波与目标图像增强后，首先应对所得图形进行“开运算”，以消除“漫水填充”后图片中留下的细微干扰点。其次，应对“开运算”后的图形进行“二值化”，以提取饲料包装目标轮廓并生成最小外接矩形。最后，依据提取轮廓与最小外接矩形，确定ROI 区域的轮廓边长、轮廓面积、最小矩形高、最小矩形宽范围。1.2.2目标跟踪模块文章将目标跟踪采集空档确定为ds=M-φ，并依据下述方式去除重复信息。其中，ds表示目标移动距离，M表示传送带水平视野范围，φ表示传送带上饲料目标的最大长度。假设第N副图像中有Q个运动对象，设定集合A：A=(xa, ya, αa)r,a=1,2,3...Q其中，x、y、α均代表物体的位置信息，x为横轴坐标信息，y为纵轴坐标信息，α为角度坐标信息。定义第N+1幅图像中处有p个运动对象，将此记为集合B：B=(xb, yb, αb)r,b=1,2,3...P将集合A、B两个集合中每个运动对象的位置信息进行逐一对比，并以下式为判断依据。xa-xb-dsσ1ya-ybσ2αa-αbσ3式中：σ1、σ2、σ3分别表示在横轴坐标、纵轴坐标和角度上运动饲料的误差允许极限。若A、B集合运动对象位置信息对比结果符合上式，则证明集合A中物体a与集合B中物体b重复，那么就需要删除重复项，保证物体信息的唯一性。如果跟踪所得位置信息差值在角度、纵坐标轴或横坐标轴上大于误差允许值，说明本次目标跟踪过程仅限于连续的两幅图像之间。在实际目标跟踪过程中，传送带一直处于运动状态，容易出现跟踪目标重复的现象。因此饲料生产智能包装系统应依据上述方法来处理目标跟踪信息，从而获取正确的饲料包装目标位置信息。1.2.3机器人控制模块机器人目标跟踪相机拍摄频率由系统发出的触发脉冲控制。在完成拍摄操作后，机器人会将传送带上的饲料包装角度和方向信息发送至工控机中。机器人控制器通过读取编码器脉获得饲料包装在传送带上的位置并保存相关信息。工控机依据饲料包装相对于相机的坐标信息分析机器人坐标。工控机可将饲料包装坐标和编码器获取的速度信息传递至控制器，由控制器依据该信息识别饲料包装的瞬时坐标。按照系统设计要求，饲料包装在传送带上被选择好以后，需明确抓取路径。待抓取路径都设计完毕后，首先由控制器接收工控机发送的结果，其次由控制器对执行器位置坐标、饲料包装的坐标位置、行动轨迹进行合理规划设计，最后由控制器完成整个逆解过程，并保存好规划设计实践结果。此时，机器人内存卡中的数据信息被控制器依次读取。系统控制驱动臂转动使末端执行器运行至饲料上方进行跟随，待饲料包装到达抓取位置后，随后，控制器控制末端执行器垂直向下移动直至与饲料贴合，利用电磁阀的开合完成饲料的抓取操作。而后，末端执行器向上移动开始按照轨迹运行。待末端执行器运行至放置位置时，控制器控制电磁阀关闭，将饲料包装放置在指定位置，完成整个抓取放置过程。1.2.4可编程逻辑控制器（PLC）控制模块饲料生产智能包装系统的PLC控制模块由传感器、伺服驱动器、伺服电机以及PLC共同组成。PLC控制模块具有控制系统启动、复位、停止等功能，PLC控制模块以伺服技术和PLC为核心，通过RS232实现人机交互界面与PLC之间的通讯。其中，PLC由存储器、中央处理器（CPU）、电源电路、输入/输出单元和通信端口等组成。2验证试验AutoMod软件具有精度高、模型单元丰富、兼容性强和可自动输出统计报告等优势，能够有效验证饲料生产智能包装系统的检测效果[4-5]。文章采用AutoMod仿真软件对饲料生产智能包装系统的应用效果进行验证。2.1试验参数在饲料生产智能包装系统中，设置AutoMod模型中拣货直角坐标机器人、输送机、成型机、包装直角坐标机器人等关键设备的参数见表4。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2021.03.026.T004表4饲料生产智能包装系统相关设备试验参数设备名称参数数值拣货直角坐标机器人取包时间/s2.6输送机输送速度/(m/min)23成型机成型、封底时间/s2.4输送速度/(m/min)23包装直角坐标机器人包装时间/s0.6封包机封包时间/s0.6贴标机贴标时间/s0.4订单流量存在不确定性，因此本文做如下假定：（1）订单流量无限，且系统能满足订单的包装能力需求。（2）饲料包装生产车间的平均工作时长为8 h/d，工作周期为5 d，即8×5=40 h=144 000 s。（3）单个订单的生产常量为0.5 s。（4）饲料生产智能包装系统的理想订单包装能力为17 600个/h，额定分拣能力为16 000个/h。2.2试验过程饲料生产智能包装系统的核心就是控制系统。在控制系统主导下，机器人、输送机、成型机等硬件设施能够更加稳定、协调、有效率的工作，并始终按照既定流程完成饲料的抓取、放置任务。因此，为更好地控制饲料生产智能包装系统，首先需要编写控制程序，编写完成的饲料生产智能包装系统模型部分程序如下：begin  Pin  arrivingset  Anum  to  oenof(36:1,10:2,46:4)if  Anum=1  thenbeginset  Astream  to  stream1  sample  integer%10+1set  load  type  to  Ltype1endif  Anum=2  thenbeginset  Astream  to  stream2  sample  integer%6+1set  Astream  to  stream+9set  load  type  to  Ltype2end直角机器人智能包装模块的程序代码为：beginset  Astream  to  stream2  sample  integer%6+1set  Astream  to  stream+19set  load  type  to  Ltype2endset  Vtotal  to  Vtotal+Astreamsend  to  Pzxend上述饲料生产智能包装系统程序与直角机器人智能包装程序相配合，可实现抓手坐标与抓取点、机器人放置点、机器人移动速度等内容的控制。其次，设定每种饲料包装订单的数量随机，并根据设定的参数与编写的程序进行仿真试验。最后，在仿真的过程中测试包装密度、抓取频次、包装时间等指标，进而计算出入平均流量与关键设备利用率，验证系统实现过程中机器人末端抓取目标产品的成功率以及包装效率。2.3试验结果与分析在相机和镜头、光源、机器人与控制器等硬件调试完毕后，进行饲料生产智能包装系统程序与直角机器人智能包装程序调试，调试结果表明：系统在调试期间平稳、安全运行，能够24 h连续不间断工作；系统具有高度自动化水平，能够显著降低饲料包装线运营成本，提高包装效率，达到企业对包装线的相关指标要求。2.3.1出入平均流量在仿真运行时间内，共产生饲料包装订单58 013个。经过仿真运行40 h后，饲料生产智能包装系统运行正常。累计包装42 665个（A型包装为28 160个，B型包装为14 505个）饲料生产订单，实现包装最大量为142 400×5=712 000个，包装能力为712 000÷40=17 800个/h，超过系统设定目标。由此可知，出入平均流量实现了预期目标，饲料生产智能包装系统可以实现饲料包装的循环生产。2.3.2关键设备利用率试验结果显示，拣货机器人和输送机的利用率均为100%，成型机的利用率为94%，包装机器人利用率为87%，封包机和贴标机的利用率分别为27%和18%。拣货机器人和输送机的利用率均为100%，说明拣货机器人和输送机一直处于工作状态，利用率趋于饱和；成型机利用率为94%，表明基于机器视觉的饲料生产智能包装系统经过多次试验调整优化后，能够解决传统饲料生产智能包装系统在成型机、方面的瓶颈；包装机器人、贴标机和封包机的利用率较低，说明这三部分在整个饲料生产智能包装系统中并不存在瓶颈问题，可以完全实现设计目标。综合而言，饲料生产智能包装系统的关键设备利用率较高，可以有效达成工作目标。3结论文章基于机器视觉技术创新设计了饲料生产智能包装系统，在传统包装系统的基础上新增图像预处理模块、目标跟踪模块、机器人控制模块、PLC控制模块，并从器件选型、软件系统设计、图像处理、包装跟踪、机器控制方面进行规划和设计。最后，对饲料生产智能包装系统进行AutoMod仿真试验，验证饲料生产智能包装系统的可靠性和效率。试验结果表明，本文设计的系统具有可行性，在饲料商品包装方面具有较高应用价值。基于机器视觉的饲料生产智能包装系统可提高企业竞争力，将人从简单重复的劳动中解放出来，并且能够减少包装成本、提高产品包装效果的可控性。但就目前设计内容来看，基于机器视觉的饲料生产智能包装系统还存在一定局限性，拣货机器人和输送机的利用率高达100%，未来可能超负荷运转，成为系统瓶颈。因此，在未来系统开发过程中，拣货机器人和输送机控制方式应进一步优化，使基于机器视觉的饲料生产智能包装系统更为完善。