具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明实施例提供的菠萝自动去眼装置，包括：

固定旋转机构，用于固定待处理的菠萝101并带动菠萝旋转；

图像采集机构，架设于固定旋转机构上方，用于采集菠萝101的外形图像；

工控机102，用于对菠萝101的外形图像进行处理，识别菠萝101的外形图像中菠萝眼的螺旋轨迹，并根据菠萝眼的螺旋轨迹生成行进控制指令；

去眼执行机构，架设于固定旋转机构上方，用于根据行进控制指令带动菠萝刀按照菠萝眼的螺旋轨迹运动，并与固定旋转机构配合逐条切除菠萝眼。

具体地，本实施例中固定旋转机构包括第一伺服电机103、伺服轴104以及从动部；

第一伺服电机103与工控机102电连接，第一伺服电机103的输出轴与伺服轴104固定连接，伺服轴104远离第一伺服电机103的一端具有第一尖刺部105，从动部与伺服轴104平齐，从动部上设有与第一尖刺部105对应的第二尖刺部106，第一尖刺部105和第二尖刺部106分别插入菠萝101的首尾两端。

可以理解的是，从动部主要用于固定菠萝101，并能够配合伺服轴104带动菠萝101同步转动，因此，可以采用一根与伺服轴平齐的轴实现，轴的一端与支架固定，另一端安装可转动的第二尖刺部106，从而将菠萝101固定。当然，从动部采用上述结构实现时，由于第一尖刺部105与第二尖刺部106之间的间距固定，菠萝安装时操作不便。

为此，本发明还可以采用如附图1所示的结构，从动部包括气缸107和气缸杆108，气缸杆108的一端与气缸107内的活塞固定连接，气缸杆108的另一端设有可绕气缸杆108的轴心转动的第二尖刺部106。这样，由于气缸107可以带动气缸杆108做伸缩运动，第二尖刺部106与第一尖刺部105的间距可以自由调整，便于菠萝101的安装操作。

实际应用时，气缸107与气缸杆108采用水平布置方式，气缸107的一端通过支架固定，另一端用于配合气缸杆108对菠萝101进行固定。

具体地，本实施例中的第一尖刺部105和第二尖刺部106可以采用较为尖锐的部件实现，比如叉子、带有尖头的签子等，第一尖刺部105与第二尖刺部106的结构可以相同，也可以不同，具体可以根据实际需要合理设定。本实施例中第一尖刺部105和第二尖刺部106结构基本相同，均采用叉子。

具体地，图像采集机构包括第二伺服电机109、第一进给部以及相机110；

第二伺服电机109和相机110均与工控机102电连接，第二伺服电机109与第一进给部驱动连接，第一进给部与相机110固定连接，第二伺服电机109驱动第一进给部运动带动相机110水平移动。

本实施例中图像采集机构主要用于拍摄菠萝101的外形图像，具体通过第二伺服电机109提供驱动力，通过第一给进部带动相机在菠萝101的顶部水平来回移动，从而确定最佳的拍摄位置，最佳拍摄位置的选取，可以通过人工控制第二伺服电机109启停实现。也可以在相机110的邻近位置设置至少一个距离传感器，将相机距离菠萝101最近位置作为最佳拍摄位置。还可以在水平移动过程中拍摄多张菠萝的外形图像，选择最佳的一张图像用于后续的图像处理，具体方式可以根据实际应用需要合理设定，在此不做过多赘述。

本实施例中第一进给部可以采用相机推进杆111和相机固定块112实现，相机推进杆111的一端与第二伺服电机109连接，通过第二伺服电机109可以驱动相机推进杆111转动，相机固定块112设置在相机推动杆111上，可以随相机推动杆111的转动来回移动，从而带动相机110在菠萝101的上方水平移动。

可以理解的是，相机110可以是深度相机、彩色相机或者黑白相机，或者是普通的2D相机，其他能够拍摄清晰的菠萝图像的设备也可以作为本实施例中相机110使用。

去眼执行机构包括第三伺服电机113、第二进给部、滑台模组114以及菠萝刀；

第三伺服电机113和滑台模组114的模组驱动电机115均与工控机102电连接，第三伺服电机113的输出轴与第二进给部驱动连接，滑台模组114固定安装于第二进给部的底部，菠萝刀固定安装于滑台模组114的模组滑块116上。

本实施例中滑台模组114采用已有的模组结构，主要通过模组驱动电机115提供驱动力，驱动模组滑块116运动，进而带动模组滑块116上安装的菠萝刀来回移动。本实施例中菠萝刀由刀柄117和刀头118构成，刀柄117固定在模组滑块116上，刀头118固定在刀柄上，且刀头118朝向下方。本实施例中刀头118采用挖取菠萝眼常用的V形刀头。

具体地，第二进给部包括丝杆119和滑块120，丝杆119的一端与第三伺服电机113的输出轴固定连接，滑块120设于丝杆119上并沿丝杆119滑动。

本实施例中第一进给部与第二进给部采用的结构类似，均是丝杆与滑块的配合结构，都可以实现水平方向的进给驱动。

同时，本实施例中第一进给部的相机推进杆111与第二进给部的丝杆119可以采用两根杆结构实现，两根杆可以在水平方向上不平齐，也可以采用平齐方式布置，或者可以将两根杆对接。

当然，相机推进杆111与丝杆119还可以采用同一根杆实现，由于在相机110拍摄完菠萝101的外形图像后，便处于闲置状态，只要在不影响滑台模组114与菠萝刀工作的前提下，相机110可以随滑台模组同步运动。具体的结构设置可以根据实际需要合理选择。

更优地，本发明实施例提供菠萝自动去眼装置还包括接渣机构121，接渣机构121设于固定旋转机构下方并对应菠萝安装位置布置，接渣机构121用于收集切除的菠萝渣。

本实施例中接渣机构121设置在菠萝101的正下方，通过两侧的支撑结构支撑架起。接渣机构121的主要作用是收集菠萝去眼过程中产生的菠萝渣，可以采用箱体进行收集，当然，考虑到便于后续对菠萝渣的分类处理，本实施例采用接渣漏斗，将菠萝汁过滤，仅留取菠萝渣，简化了后续对渣料的处理工艺。

可以理解的是，本实施例中整个菠萝自动去眼装置设于安装平台122上，通过两侧设置的第一支架123和第二支架124进行架设固定，结构更加稳固，使用更加方便。

下面对本实施例提供的菠萝自动去眼装置的工作原理进行说明：

首先，将菠萝安装到旋转固定机构上以后，工控机102控制第一进给部带动相机110拍摄菠萝的外形图像，拍摄完毕后控制相机退回默认位置，拍摄到的菠萝的外形图像传输至工控机102。

工控机102通过图像处理程序首先识别菠萝的轮廓，采用拟合方法，测出菠萝的轮廓曲线，然后识别菠萝眼，通过除燥、滤波等图像处理手段识别黑眼，并通过插值、拟合等数据处理技术，得到螺旋线的螺距，求出菠萝眼的螺旋轨迹（即螺旋曲线），并根据获得的螺旋轨迹生成包含去除菠萝眼过程菠萝刀行进轨迹的行进控制指令，该行进控制指令发送至去眼执行机构。

去眼执行机构的第三伺服电机113控制菠萝刀水平方向行进，滑台模组114的模组驱动电机115控制菠萝刀竖直方向行进，即通过控制菠萝刀伸出或退回，实现进刀位移的控制。同时，第一伺服电机103带动菠萝101开始转动，第一伺服电机103、第三伺服电机113、模组驱动电机115按照螺旋轨迹做三轴插补运动，快速完成菠萝眼的去除工作。最后，切下的菠萝渣通过接渣机构121统一收集。

本发明实施例提供的菠萝自动去眼装置，通过图像采集机构可以拍摄安装于固定旋转机构上的菠萝的外形图像，经工控机分析处理，可以根据识别到的菠萝眼的螺旋轨迹生成行进控制指令，进而控制去眼执行机构按照菠萝眼的螺旋轨迹运动，配合固定旋转机构带动菠萝旋转，可以准确、快速的切除菠萝眼，整个菠萝去眼的过程更加安全、高效。

图2示出了本发明实施例提供菠萝自动去眼方法，包括：

S210：采集待处理的菠萝的外形图像；

S220：对菠萝的外形图像进行处理，识别菠萝的外形图像中菠萝眼的螺旋轨迹，并根据菠萝眼的螺旋轨迹生成行进控制指令；

S230：根据行进控制指令带动菠萝刀按照菠萝眼的螺旋轨迹运动，配合菠萝的转动，逐条切除菠萝眼。

具体地，参见附图3，对菠萝的外形图像进行处理，识别菠萝的外形图像中菠萝眼的螺旋轨迹的过程，具体包括：

S310：对菠萝的外形图像进行预处理。

本实施例中图像预处理过程中主要涉及对菠萝的外形图像进行滤波处理、降噪处理，并进行二值化处理。

S320：识别并标记预处理后菠萝的外形图像中的菠萝眼，得到菠萝眼的中心坐标。

本实施例采用PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）技术识别并标记菠萝的外形图像中的菠萝眼，记菠萝眼i的中心坐标为（p_ix,p_iy）。

S330：将多个菠萝眼的中心坐标进行直线拟合，求取直线方程的斜率，并计算斜率与水平面的夹角。

本实施例采用最小二乘法对多个菠萝眼进行直线拟合，拟合得到的直线可以表示为y=kx+b，直线的斜率k与水平面的夹角为θ。

具体地，采用最小二乘法拟合直线的过程，详细描述如下：

首先，设直线方程为y=kx+b，该直线方程的斜率为k，y轴的截距为b。

根据各个菠萝眼的中心坐标，可以获得已知菠萝眼组成的点集，即：（x ₁ ,y ₁ ）......（x _i ,y _i ）；

然后求取点到直线的误差平方和，公式如下：

（1）

误差平方和方程在一阶导数等于0处取得极值，因此，分别对其关于k和b求导，求解k、b值，使得误差函数取最小值。可得：

（2）

（3）

令， 可得：

（4）

对方程求解后可得：

（5）

S340：从预处理后菠萝的外形图像中提取菠萝轮廓。

本实施例采用Canny边缘检测算法从菠萝的外形图像中提取菠萝轮廓，Canny边缘检测算法实现边缘检测可以分为以下五个步骤：

第一步：应用高斯滤波来平滑图像，该步骤的目的是去除噪声。

由于任何一个边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以该算法的第一步就是对原始数据与高斯掩膜作卷积运算，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上几乎变得没有影响。

第二步：找寻图像的强度梯度。

Canny边缘检测算法的基本思想是找寻一幅图像中灰度强度变化最强的位置。所谓变化最强，即指梯度方向。平滑后的图像中每个像素点的梯度可以由Sobel算子来获得。

第三步：应用非最大抑制技术来消除边误检。

这一步的目的是将模糊的边界变得清晰，该过程保留了每个像素点上梯度强度的极大值，而删掉其他的值。对于每个像素点，进行如下操作：

首先将每个像素点的梯度方向近似为以下值中的一个（0,45,90,135,180,225,270,315），即上下左右和45度方向；

然后比较该像素点和其梯度方向正负方向的像素点的梯度强度；

最后进行判断，如果该像素点梯度强度最大，则保留，否则抑制（删除，即置为0）。

第四步：应用双阈值的方法来决定可能的边界。

经过非极大抑制后的图像中仍然有很多噪声点，因此通过双阈值技术进一步处理。具体地，设定一个阈值上界和阈值下界，图像中的像素点如果大于阈值上界则认为是强边界，小于阈值下界则认为必然不是边界，两者之间的则认为是弱边界，需进行进一步处理。

第五步：利用滞后技术跟踪边界。

这一步主要对弱边界进一步判定，和强边界相连的弱边界认为是边界，其他的弱边界则被抑制。

S350：确定菠萝轮廓中菠萝半径随菠萝刀平移位移的变换方程，求取菠萝实时半径。

由于菠萝的整体形状并非规则的圆柱形，而是中部略粗两端略细的不规则形状，通过分析菠萝半径R随滑台模组平移位移h的变化关系，可以更准确的控制滑台模组的行进方向，从而更精准的沿着实际菠萝眼的螺旋轨迹行进，保证切削准确性。

S360：根据斜率与水平面的夹角，计算得到螺距，根据螺距以及菠萝实时半径，确定菠萝眼的螺旋轨迹。

本实施例中螺距的计算公式为：

L=2R·tanθ （6）

其中，L表示螺距，R表示菠萝实时半径，θ表示直线斜率与水平面的夹角。

根据得到的螺距即可生成菠萝眼的螺旋曲线，将螺旋曲线转化为行进控制指令，控制菠萝刀沿着菠萝眼的螺旋曲线行进，实现自动去除菠萝眼。

在本实施例中，根据行进控制指令带动菠萝刀按照菠萝眼的螺旋轨迹运动，配合菠萝的转动，逐条切除菠萝眼的过程，具体可以通过如下方式实现：

设置固定旋转机构，固定菠萝并通过第一伺服电机驱动伺服轴带动菠萝旋转；设置去眼执行机构，通过第三伺服电机驱动滑台模组带动菠萝刀做平移运动，并通过模组驱动电机驱动滑台模组上的模组滑块带动菠萝刀做竖向的伸缩运动。

去除菠萝眼时，先将菠萝安装于固定旋转机构上，并通过固定旋转机构带动菠萝转动，同时第三伺服电机开始运行，带动滑台模组做平移运动，滑台模组的驱动电机也开始运行，控制菠萝刀的进刀位移，即控制菠萝刀伸出或退回，当菠萝刀接触到菠萝后，第三伺服电机、第一伺服电机以及模组驱动电机按照螺旋轨迹做三轴插补运动，完成菠萝眼的自动去除工作。

本发明实施例提供的菠萝自动去眼方法，通过拍摄菠萝的外形图像，经分析处理，识别菠萝眼的螺旋轨迹，根据识别到的菠萝眼的螺旋轨迹生成行进控制指令，进而控制菠萝刀按照菠萝眼的螺旋轨迹运动，配合菠萝的旋转，可以准确、快速的切除菠萝眼，整个菠萝去眼的过程更加安全、高效。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。