МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ ФОТОЭЛЕКТРОННЫЙ СЕПАРАТОР

Уровень развития сельского хозяйства впрямую зависит от качества переработки сельхозпродуктов на всех этапах. Чем выше качество переработки, тем выше уровень всего сельского хозяйства. Особенно наглядно это правило проявляется при переработке сыпучей зерновой продукции. Доброкачественность сыпучих зерновых продуктов определяется однородностью массы и, в значительной степени, цветом, формой и размерами отдельных частиц.

Одним из приборов, позволяющих осуществлять эффективный контроль сортировки, является фотоэлектронный сепаратор(ФЭС). Выпускаемые в настоящее время в нашей стране и за рубежом ФЭС сортируют зерновую продукцию только по одному параметру – цвету. Предложенный автором ФЭС на базе многоэлементного матричного фотоприемника(ММФ) позволяет сортировать ту же продукцию сразу по трем параметрам – цвету, форме и размеру отдельных зерен.

В качестве ММФ использовались отечественные фотодиодные матрицы МФ-14 и МФ-22, обладающие достаточно высоким быстродействием по сравнению с другими видами многоэлементных фотоприемников и имеющих довольно низкие уровни временного и геометрического шумов.

В оптической схеме ФЭС, приведенной на рисунке, был использован метод теневой проекции, а также произведено совмещение каналов определения цвета по пяти спектральным диапазонам и канала определения геометрических параметров зерна.

Для получения достаточно узкой области перехода свет-тень необходимо использовать световой пучок, имеющий хорошую (и регулируемую) параллельность, с равномерным (плавным) распределением интенсивности по сечению пучка. Параллельный пучок легко может быть получен от точечного источника света. Однако все реальные источники являются протяженными, т.е. характеризуются размером излучающей зоны d. Если фокусное расстояние объектива, используемого для получения параллельного пучка, равно f, то величина расходимости (непараллельности) светового пучка составит угол Ф = d/f, где Ф задается в радианах. Если расстояние между объектом и плоскостью фотоприемника равно L, то ширина области полутени на фотоприемнике будет составлять величину

Δz = L*Ф = (d*L)/f .

При использовании расстояния L порядка 1 мм (толщина защитного стекла над фотоприемником) может быть легко достигнута величина Δz, соизмеримая с шагом фотоприемника h (около 100-200 мкм). Однако в этом случае невозможно регулировать ширину области полутени. Чтобы обеспечить такую возможность, необходимо поддерживать параметр L на уровне 5 мм, а ширину области полутени регулировать изменением размера излучающей зоны d (фокусное расстояние оптической системы изменять сложнее). Технически это можно реализовать, используя оптическую схему с промежуточной диафрагмой. Изменяя размер диафрагмы, можно регулировать ширину области перехода свет-тень.

Достоинством подобной схемы является также удобство ее визуальной юстировки. Видеосигнал с выхода матриц усиливался предварительным усилителем, оцифровывался с помощью быстродействующего АЦП К1107ПВ1 и через устройство сопряжения вводился в ЭВМ типа IBM РС для последующей обработки и определения геометрических параметров. Функциональная схема блока обработки видеосигнала и сопряжения с ЭВМ принципиальных особенностей не имеют. Особенностью схемы можно считать предельное повышение ее скоростных характеристик. Для этого, в частности, данные вводились в память ЭВМ в режиме прямого доступа к памяти, что позволило максимально сократить загрузку исходных данных для расчета. Для примера: при вводе данных через последовательный порт предельная скорость ввода составляет 10 кБайт/c, что даже для матрицы МФ-14, объем данных с которой составляет 1 кБайт, требует как минимум 0,1 с для ввода. В режиме ПДП скорость ввода достигает 1 мБайт/с, что позволяет вводить данные в память за разумное время.

Сначала проводилась калибровка первичного измерительного преобразователя, которая заключалась как в определении «средних» значений параметров отдельных фоточувствительных элементов матрицы (проводилось усреднение временного шума для различных параметров матрицы, описанных в модели выходного сигнала многоэлементного фотоприемника), так и в определении величины разброса этих параметров для отдельных элементов и матрицы в целом. Таким образом формировалась информация по толщине Е-слоев[1] для различных параметров чувствительности матрицы. Для оценки величины Z-погрешности(погрешности от непараллельности светового пучка) использовалась оптическая схема, осуществляющая линейно изменяющийся по одной координате световой поток. Для этого был изготовлен набор слайдов, помещаемых в световой поток от источника перед фокусирующей линзой Л2, создающей параллельный пучок света. Линейность проверялась механическим перемещением вдоль одной координаты калибрующего фотодиода в области расположения исследуемого объекта. Экспериментально достигнутая линейность составила 4%, что позволило с использованием измеренных параметров линейной и нелинейной световой чувствительности элементов матрицы оценить величину Z-погрешности на уровне 4 мк.

Для первого измеряемого объекта фиксировались пороговые уровни, соответствующие «свету» и «тени». Для этого производится построение гистограммы уровней сигнала с различных элементов фотоприемника.

Для гистограммы практически использовались только 64 градации величины сигнала, что позволяет повысить скорость обработки данных гистограммы. Далее гистограмма сглаживалась до тех пор, пока не появлялись только 2 выраженных разнесенных по уровню сигнала максимума. Эти максимумы соответствуют уровням «света» и «тени», разделенных провалом (переходная область). Грубый порог дискриминации выбирается между максимумами гистограммы. Процедура калибровки этих уровней проводилась для каждого сотого исследуемого объекта, практика показала, что за это время уход значений не превышает 2%.

Для каждого объекта проводилось выделение его грубой (А-точки) и точной границы (С-точки), которые соответствуют уточненному бинарному изображению объекта. Для бинарного изображения, ограниченного С-точками, проводилось вычисление площади объекта, определялись форма и ориентацию объекта.

Все рассчитанные таким образом параметры объекта выражаются в единицах шага матрицы фотоприемника. Шаг матрицы является ее паспортным параметром, который не проверялся.

Полученные с помощью первичного фотоприемника параметры для отдельных объектов сравнивались с ручными замерами, произведенными с использованием микроскопа. Оказалось, что методика определения размеров зерна, примененная в сепараторе с первичным измерительным преобразователем на базе матричных фотоприемников МФ-14 и МФ-22, обладает вполне достаточной, для задач разделения зерновых, точностью.

«Автоматическое» определение размеров согласуется с ручным в пределах 2-4% в зависимости от типа и экземпляра фотоприемника, ширины области перехода свет-тень, ориентации объекта и его формы.

Расчеты по методу Е-Z погрешностей показывают, что при уменьшении толщины Е-слоев точность определения размеров может быть существенно (на 1 – 1,5 порядка) повышена. Добиться этого можно за счет аппаратной или программной коррекции геометрических искажений.

Оцифровка сигналов цветности производилась с использованием аналого-цифрового преобразователя КР572ПВ1. Затем оцифрованные сигналы вводились в ЭВМ для многокритериальной сортировки объекта.

Были существенно расширены алгоритмы обработки данных с первичных измерительных преобразователей для решения задач многокритериальной калибровки прибора для выбранного вида зерна и его сортировки. Изменения коснулись только программной части фотоэлектронного сепаратора, что позволяет достаточно просто производить модернизацию либо коррекцию сепаратора в зависимости от предъявляемых к нему требований.

Для проведения многокритериальной классификации объектов необходимо предварительно сформировать границы кластеров, соответствующих различным видам контролируемых объектов (например, кондиционных или некондиционных).

Для формирования кластеров (и их границ) для семян заданного типа применялось адаптивное построение кластеров в пространстве критериев на основании измерения пробных партий. Пробные партии зерна одного типа отбирались вручную (обычно использовались партии величиной 1000-3000 шт.). Результат измерения каждого объекта описывается вектором признаков (4 параметра цветности и два параметра размера объекта) величиной 6 байт. Для работы последующих алгоритмов, определяющих ближайших соседей данного объекта, пространство признаков по каждой координате разбивалось на 8 участков (1 байт), поэтому результат измерения параметров одного объекта в памяти ЭВМ занимает 12 байт. При оперативной памяти ЭВМ свыше 640 кБайт не представляет затруднений работать с пробными партиями в несколько десятков тысяч объектов, что обеспечивает представительную выборку, и можно говорить о статистической достоверности результатов калибровки прибора. При увеличении объема пробных партий возрастает трудоемкость предварительной обработки партий семян. При добавлении новых точек в кластер проводится проверка ошибок, для чего определяется расстояние до ближайших точек кластера. При определении расстояния между точками кластера необходимо выделять только ближайшие точки, для чего требуется перебор всех остальных точек кластера и определение расстояний. Именно с целью сокращения перебора для описания вектора признаков были введены дополнительные 6 байт на точку, позволяющие командами типа XOR отбросить из рассмотрения далеко отстоящие точки (при этом объем вычислений сокращается в (3/8) в степени N раз , где размерность пространства признаков равна 6. По результатам вычислений определяется среднее расстояние между точками в кластере, которое корректируется по мере добавления новых точек. В результате для каждой новой точки легко выполняется проверка на ошибки ручной сортировки.

Описание кластеров на данном этапе обладает информационной избыточностью, поэтому существенно усложняется задача многокритериальной классификации при рабочих измерениях партий зерна (требуется опять-таки перебор, хотя и в ограниченном масштабе, всех точек кластера). Для устранения избыточности каждый из исследованных классов зерна описывался кластерами, заключенными внутри 6-мерных эллипсоидов в пространстве признаков. Для обеспечения достаточного быстродействия системы количество эллипсоидов ограничивалось на уровне 10, что позволяет для любой пробной точки легко определить, попадает ли она в тот или иной эллипсоид и, соответственно, в тот или иной класс объектов.

Исследовался также вариант формирования кластеров и без предварительной сортировки партии зерна. В этом случае множество исследованных точек разбивалось на большее число эллиптических кластеров (до 50), а затем сепаратор проводил выделение зерна каждого полученного кластера для классификации его оператором.

Имелась возможность провести сравнение кластеров для зерна каждого типа, построенных разными методами. Оказалось, что предварительная ручная сортировка все же обеспечивает более высокую точность работы сепаратора. Объяснить это, видимо, можно тем, что при плавном переходе кондиционных семян в некондиционные (например, при плавном уменьшении размеров семян) ручной отбор обеспечивает проведение пусть грубой, но границы между кондиционным и некондиционным зерном. Если же не использовать предварительной сортировки, то будет сформирован «монолитный» кластер, в котором присутствуют и кондиционные, и некондиционные семена.

Для оценки возможностей работы многокритериального фотоэлектронного сепаратора проводилось исследование качества сортировки, которое достигается с его помощью. Для этого формировались пробные партии зерна риса, проса, пшеницы, с заданным содержанием зерен основного сорта и примесей. Предварительно проводилось построение кластеров для кондиционного и некондиционного зерна. После выполнения сепарирования полученная кондиционная и некондиционная фракции анализировались с целью определения количественных характеристик фотоэлектронного сепаратора. В результате анализа продуктов сортировки установлено, что во всех случаях значительно уменьшается доля примеси в основном продукте, причем уменьшается количество семян, некондиционных как по размеру, так и по цвету. Этот результат существенно лучше, чем у серийно выпускаемых фотоэлектронных сепараторов, ограничивающихся сортировкой по цвету.

Недостатки подобного сепаратора является продолжением его достоинств – обработка сигнала многоэлементного фотоприемника и многокритериальная классификация объектов требуют достаточно больших вычислительных затрат, поэтому данная модель сепаратора обладает сравнительно низкой производительностью – до 1 кг/час для риса, и еще меньше – для зерна малого размера. Однако для многих задач сельского хозяйства такая скорость работы автономного прибора вполне достаточна, кроме того, при использовании соответствующей элементной базы электроники она может быть существенно повышена. Например, при повышении тактовой частоты центрального процессора (при использовании процессора i486) и использовании более быстрой памяти с меньшим временем доступа вполне реальным представляется возможность повышения быстродействия в 6-10 раз для одного канала фотоэлектронного сепаратора. При использовании нескольких параллельно работающих каналов, как это делается в серийных фотоэлектронных сепараторах, может быть достигнута производительность, соизмеримая с производительностью даже механических сортировальных узлов и агрегатов.