【高速打蛋机蛋清蛋黄分离中基于计算机视觉的散黄蛋识别研究】
在食品加工行业中，高速打蛋机是提高生产效率的重要设备，主要用于快速分离鸡蛋的蛋清和蛋黄。然而，在打蛋过程中，有时会出现蛋黄散开的情况，即“散黄蛋”，这些蛋无法通过常规方式有效分离，影响了生产流程的效率和产品的质量。为了解决这一问题，本文提出了基于计算机视觉的散黄蛋自动识别方法。
研究采用工业相机来捕获链式打蛋机生产线上的图像，确保图像的质量和稳定性。然后，通过对每帧原始图像进行坐标裁剪，提取出大小为260x240像素的目标区域，这部分图像包含了鸡蛋的主要部分。
接着，研究中选择了蛋黄的黄色区域作为样本点，利用RGB色彩空间进行图像处理。在RGB色彩模型下，蛋黄的色彩特征与其他区域有明显的差异。通过计算欧几里得距离，可以对图像进行分割，准确地找出蛋清斗中的蛋黄区域。欧几里得距离是一种衡量颜色之间差异的常用方法，它能有效地识别出与样本点颜色相近的区域。
接下来，计算识别到的蛋黄区域的面积。由于散黄蛋的蛋黄面积通常大于正常蛋黄，因此可以通过比较蛋黄面积与设定阈值来判断鸡蛋是否为散黄蛋。当蛋黄面积超过一定比例时，可以认为该蛋是散黄蛋，从而实现自动识别。
实验结果显示，这种方法对散黄蛋的识别正确率达到了96.67%，表明该方法具有较高的准确性。相较于人工识别，计算机视觉技术的应用不仅提高了识别速度，降低了人为错误，还能在24小时不间断的生产线上持续工作，大大提升了生产效率。
基于计算机视觉的散黄蛋识别技术为高速打蛋机提供了有效的解决方案，能够实时监测并筛选出散黄蛋，避免其进入后续生产环节，从而保证产品质量。该技术具有广阔的应用前景，可以广泛应用于食品加工行业的自动化生产线中，替代人工进行鸡蛋品质的检测，降低生产成本，提高生产效率。同时，这项研究也为计算机视觉在其他领域中的应用，如农产品检测、质量控制等，提供了参考和借鉴。
