辛永信 黄泳波

摘 要：针对目前禽蛋脏污裂纹仍主要依靠人工目测挑选，导致效率低下等问题，以鸡蛋为试验样本，提出了一种基于Halcon视觉算法库的家禽禽蛋脏污裂纹自动识别检测系统。首先进行系统硬件选型，搭建检测平台;之后对工业摄像机进行单目相机内外参数标定;运用滤波、形态学等方法对畸变矫正之后的图像进行预处理;以频域滤波为核心算法，结合差分等思想对样本进行脏污及裂纹的检测;最后利用Microsoft Visual Studio软件开发平台，以C++为核心语言联合Halcon混合编程，构建图形环境软件平台。

关键词：机器视觉;缺陷检测;禽蛋;裂纹脏污

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我国是世界家禽禽蛋生产及消费大国，禽蛋蛋壳品质对于种蛋、新鲜蛋和各种蛋制品的品质来说是尤为重要的指标。优质禽蛋表面干净无裂纹，脏污破裂的禽蛋蛋壳无法保证蛋液干净卫生，微生物会侵入禽蛋内部，随着储藏期的延长禽蛋加速变质，进而发生严重的食品安全问题。现如今我国主要依靠工人在灯光下目测的方法挑选脏污开裂的禽蛋，这种传统方法不仅效率低下，容易造成视觉疲劳引起误判，而且人工成本高，因此，研究高速、高效、高精度的破损禽蛋自动化检测系统是现代蛋品检测技术的必然发展趋势。

本文基于Halcon视觉算法库以及微软基础类库，设计研究了一种家禽禽蛋脏污裂纹自动识别检测系统，通过图像矫正、Blob分析、频域滤波、图像差分等方法，对多个样本鸡蛋表面进行脏污裂纹检测试验，利用Microsoft Visual Studio软件开发平台，以C++为核心语言联合Halcon混合编程，编写MFC人机交互程序，显示检测结果。……