S. Gentile, M. Lanzetta, Tecnica di misurazione della velocità non invasiva per il controllo di processo nella produzione di confettiXI Convegno Nazionale A.I.VE.LA., Associazione Italiana di VElocimetria LAser e diagnostica non invasiva

Facoltà di Ingegneria, Università Politecnica delle Marche, Ancona, 2-3 Dicembre 2003

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Tecnica di misurazione della velocità non invasiva per ilcontrollo di processo nella produzione di confetti

Santo Gentile, Michele LanzettaDipartimento di Ingegneria Meccanica, Nucleare e della Produzione, Università di PisaVia Bonanno Pisano, 25/B, 56126 Pisa, tel: 050 – 9130.22 / 11, fax: 9130.40, e-mail: lanzetta@ing.unipi.it

SommarioIn questo articolo viene descritto un sistema per la misurazione della velocità di

mescolamento di confetti nell’operazione di confettatura, processo che consiste nella creazione

dello strato zuccherato di rivestimento delle mandorle.

La tecnica sviluppata è non invasiva, per i requisiti di produzione, ed è basata su di un

sistema di visione artificiale per l’acquisizione di immagini ed analisi dei dati in tempo reale.

La correlazione tramite pattern matching eseguita su sequenze di immagini per ladeterminazione delle velocità locali istantanee del flusso, descritta in dettaglio, permette didescrivere l’andamento del processo e la relativa analisi qualitativa e quantitativa per il suostudio e controllo.

Parole chiave: produzione alimentare, velocimetro digitale, visione artificiale, acquisizione inmodalità interlacciata.

AbstractThis paper describes the development of a velocity measuring method to control the almond

sugar coating process.For production needs, non-invasive measuring technique has been developed, which is based

on artificial vision for real-time image acquisition and analysis.A pattern matching based spatial correlation method has been applied to image sequences to

measure the instantaneous velocity field. It can be used for the qualitative/quantitative processdescription and control.

Keywords: food processing, digital velocimetry, artificial vision, image analysis, interlacedacquisition method.

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1 Introduzione

La confettatura è uno dei processi più critici per la produzione di confetti. In questostudio si è cercato di valutare la correlazione tra lo stato di avanzamento del processo e lavelocità di mescolamento del prodotto negli appositi macchinari. Poiché i confetti sonoun prodotto alimentare molto fragile, per non contaminare o danneggiare il prodottodurante la lavorazione viene proposta un’analisi non invasiva.

Tra le tecniche impiegate, quelle basate sulla visione artificiale [1-7] sono sembrate lepiù idonee nonostante i costi elevati. A differenza delle tipiche applicazioni in cui sonoutilizzati i sistemi non invasivi di misurazione della velocità [3-5], in questo studio nonvengono inserite particelle estranee nel flusso per l’identificazione del moto e lacorrelazione tra le immagini acquisite, che impressionano istanti consecutivi degli oggettiin movimento, è realizzata da un calcolatore con l’ausilio di algoritmi di cross-correlation [11].

2 Il processo di confettatura

La confettatura è il processo di realizzazione dello strato zuccherato più esterno delconfetto (Figura 1) il cui spessore varia secondo il tipo di prodotto (i confetti di maggiorqualità hanno lo strato zuccherato più fine). Le mandorle precedentemente imbiancate (ilprocesso di imbiancatura, che consiste nella creazione di uno strato di amido sullamandorla, consente l’adesione dello zucchero al prodotto) sono sistemate in appositirecipienti, detti conche, su macchinari detti bassine (Figura 2) che ruotano ad una velocitàcostante (13 giri al minuto) e sono mantenute ad una temperatura compresa tra i 40 ed i50 °C da un fornello a gas. Durante la lavorazione viene aggiunta una soluzionezuccherata da un operatore con mestoli tarati ad intervalli più o meno costanti (8-12minuti). Tra un’aggiunta e l’altra di soluzione l’operatore attende che lo zuccheroaderisca, strato dopo strato, al prodotto.

Trattandosi di un’operazione manuale, l’operatore è soggetto a frequenti errori divalutazione per quanto riguarda il momento più idoneo per l’immissione della soluzione,poiché il controllo è basato esclusivamente su sensazioni visive e tattili, e l’assorbimentodella soluzione è funzione di numerose variabili come la temperatura e l’umiditàdell’ambiente di lavoro.

Dall’analisi qualitativa del processo, si è notato che durante la fase di assorbimentodella soluzione zuccherata, i confetti semilavorati aderiscono alla superficie interna della

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conca rotante ed hanno un andamento variabile della velocità di mescolamento: appena lasoluzione viene versata nella conca, la velocità del prodotto è bassa, data l’alta viscositàdella soluzione in cui i confetti sono contenuti; ciclicamente, quando la soluzione è stataassorbita e il prodotto si è asciugato, e prima che venga versata altra soluzione, lavelocità è più elevata. Se la viscosità della soluzione è elevata, la quota di caduta deiconfetti aumenta, ma la velocità di mescolamento diminuisce.

Un’intera fase di confettatura prevede circa 50 cicli di assorbimento e può durare unintero turno lavorativo (8 ore).

3 Il sistema di controllo sviluppato

La tecnica di indagine descritta permette la misurazione della velocità di corpi solidi inmovimento ordinato o casuale, inquadrati da una telecamera ed illuminati con luce diretta.Il sistema di visione artificiale sviluppato (Figura 3) comprende gli elementi riportati inappendice. Il setup del sistema prevede:

a. Posizionamento della telecamera ortogonale al moto degli oggetti;b. Dimensionamento del campo di ripresa;c. Regolazione del diaframma e tempo di apertura otturatore asincrono.

L’illuminazione del campo inquadrato dalla telecamera con una lampada è di intensitàelevata e consente di evitare l’influenza della variabilità di illuminazione nell’ambiente[8].

Figura 2: Bassina per la lavorazione dei confettiFigura 1: Sezione del confetto

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3.1 L’algoritmo sviluppatoI principali passi (Figura 4) da seguire per la determinazione della velocità del flusso e

valutare le opportune azioni per il controllo del processo sono:1. Pre-processing non necessario per l’elevato contrasto tra confetto bianco e sfondo e

grazie al tipo di illuminazione prescelta;2. Processing

a. acquisizione di un’immagine degli oggetti in movimento con telecamera inmodalità interlacciata (come descritto di seguito);

b. separazione delle righe dispari e pari (realizzazione delle due semi-immaginiche impressionano due istanti consecutivi distanziati di 1/50 s);

c. analisi di pattern matching (correlazione) per la determinazione delle velocitàmedie istantanee;

d. calcolo e registrazione della velocità media del flusso;3. Post-processing

a. determinazione dell’andamento temporale delle velocità opportunamentemediato;

b. scelta del momento per operare l’immissione di soluzione durante il processo.

Figura 3: Schema del sistema hardware sviluppato

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3.2 Tecnica di acquisizione

La tecnica sviluppata per l’acquisizione delle immagini è basata essenzialmente su unatelecamera in modalità interlacciata che permette di ottenere in un’unica immagine(Figura 5), la sovrapposizione di due semi-immagini consecutive. Queste sono distanziatedi un tempo pari alla metà del tempo di refresh di quadro [8] della telecamera utilizzata(nel sistema europeo CCIR utilizzato, il tempo di refresh è 1/25 s).

Le due semi-immagini sovrapposte vengono quindi separate ed utilizzate per lasuccessiva analisi di pattern matching.

3.3 Pattern matching tra le due semi-immaginiLa tecnica di pattern matching impiegata è presente anche su librerie commerciali [9-

10] e sfrutta algoritmi di correlazione [11] che possono essere utilizzati per il

Figura 4: Processing e post-processing dell’algoritmo sviluppato

Acquisizione

Separazioneimmagini

Patternmatching

Determinazionedella velocità

media

Azione: aggiunta soluzione Descrizione del processo

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riconoscimento di forme. Essa consente di identificare un riquadro di un’immaginedigitale in un’altra immagine acquisita in un istante successivo.

Nella prima semi-immagine, viene selezionata una finestra di dimensione n×m pixel ericercata nella seconda semi-immagine. Il riquadro n×m della seconda semi-immagine cheavrà il livello di comparazione maggiore (cioè la più simile alla finestra selezionata dellaprima semi-immagine) costituirà il risultato della ricerca. La soglia di accettazione per lacomparazione (compreso tra 0 e 1) viene impostata in fase di setup del sistema. Lefinestre che non raggiungono il livello di soglia vengono scartate dall’analisi. Per ridurreil tempo di calcolo ed i possibili errori di valutazione viene definita, per ogni riquadro,una zona di dimensioni r×s in cui concentrare la ricerca (Figura 6). L’area di ricerca, didimensioni r×s, dipende dalla velocità dei confetti e naturalmente n < r < N ed m < s < M.L’analisi di una zona del flusso più ampia del singolo riquadro avviene scomponendo laprima semi-immagine in una griglia contenente p×q riquadri di dimensione n×m pixel eripetendo l’analisi di pattern matching per ciascuno di essi.

I parametri da ottimizzare in fase di setup per aumentare il numero di correlazioni al disopra della soglia di accettazione e ridurre i tempi di calcolo sono:

Figura 5: Immagine di confetti in movimento all’interno della conca acquisita in modalità interlacciata. Èpossibile notare che essa risulta composta dalla sovrapposizione di due immagini

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• dimensione della griglia, p×q;• dimensione del riquadro, n×m;• soglia di accettazione.

3.4 Misurazione della velocitàLa distanza percorsa da un confetto si ricava dalle coordinate dei baricentri dei riquadri

di semi-immagini riprese in due momenti consecutivi. Il tempo di riferimento è quellotrascorso tra la prima e la seconda semi-immagine (1/50 s nel nostro caso).

La velocità così ottenuta è in pixel al secondo. Per ottenere la velocità in metri alsecondo è sufficiente determinare il relativo coefficiente moltiplicativo tarando il sistemain fase di setup.

Caratteristica del flusso osservato è che i vettori velocità hanno direzione all’incircaparallela. Pertanto, posizionando la telecamera in modo tale da avere la direzioneprincipale del moto dei confetti parallelo ad un lato dell’immagine è sufficienteconsiderare solo una coordinata per il calcolo degli spostamenti.

La velocità media del flusso è pari alla media aritmetica delle velocità dei riquadri conlivello di comparazione superiore alla soglia di accettazione.

4 Risultati sperimentali

Per il processo di confettatura, l’area inquadrata deve essere massimizzata in modo daavere una visione globale del flusso. Tuttavia è necessario garantire una risoluzione del

Figura 6: Rappresentazione della zona r××××s in cui ricercare all’interno della seconda semi-immagine il riquadron××××m selezionato nella prima semi-immagine

N

Semi-immagine precedente Semi-immagine successiva

Ms

r n

m

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singolo confetto sufficiente per raggiungere una percentuale adeguata di corrispondenzesopra la soglia di accettazione. Da tale compromesso viene determinata l’area inquadratache nel nostro caso è di circa 0.3 mm/pixel.

L’apertura del diaframma della telecamera è stato limitato superiormente a 1/500 sdalla velocità dei confetti. Ciò ha imposto l’uso di una lampada aggiuntiva per avere lucesufficiente. Tale illuminazione diretta ha permesso di evitare l’applicazione di pre-processing alle immagini, grazie all’elevato contrasto ottenuto e alla presenza di riflessiche facilitano la correlazione.

Il software per la misura in tempo reale della velocità media del flusso dei confetti edil controllo delle fasi di lavorazione è stato sviluppato in linguaggio Visual Basic. Ilmodello è stato sviluppato su immagini precedentemente acquisite ma è stato testato edopera in tempo reale.

L’immagine dei confetti in movimento acquisita di dimensione 768×576 pixel (Figura5) viene scomposta in due semi-immagini di dimensione N×M pixel (384×576).

Come intuibile e dimostrato in numerose prove sperimentali, la dimensione ottimalen×m dei riquadri è all’incirca quella di una particella del flusso in esame (confetto), nelnostro caso equivalente a 30×30 mm. Vengono inoltre utilizzate due griglie sovrappostesfalsate di mezzo passo al fine di compiere una ricerca esaustiva della zona osservata(Figura 7).

Il valore ottimale della soglia di accettazione ricavato nelle prove è pari a 0.8. Talevalore cresce con l’aumentare della risoluzione. Quadruplicando la risoluzione, si èraggiunta una soglia di accettazione di 0.95 (a parità di percentuale di riquadri sopra la

Figura 7: Rappresentazione di due griglie composte ognuna da p××××q (pari a 7××××6) riquadri, sfalsate di mezzoriquadro. Le griglie non comprendono le zone prossime ai contorni e sono spostate superiormente nella semi-

immagine, in quanto gran parte dei confetti all’esterno di essa sono assenti nella semi-immagine successiva

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soglia). Le dimensioni dei riquadri sono conseguentemente aumentate in modo dacontenere un confetto. Aumentare la risoluzione a parità di hardware comporta unariduzione dell’area inquadrata, per cui il sistema si presta per analisi locali.

Un esempio di esecuzione dell’algoritmo è descritto in Figura 8.Per ottenere valori meno sensibili a possibili andamenti anomali del flusso, la velocità

è stata calcolata come media dei valori scaturiti dall’analisi di pattern matching su treimmagini acquisite consecutivamente.

I tempi richiesti dall’algoritmo per eseguire l’analisi su un’immagine sono di circa 7secondi con l’hardware utilizzato, pertanto è possibile stimare con accuratezza la velocitàdel flusso ogni 20 secondi circa. Il tempo di elaborazione è inversamente proporzionalealle dimensioni ed al numero dei riquadri.

5 Controllo del processo di confettatura

Riportando su un grafico i valori consecutivi della velocità del flusso dei confettidurante la lavorazione, misurati con il sistema sviluppato, si ottiene l’andamento diFigura 9 (è rappresentata una media mobile su 3 punti). Tale sequenza di tratti di curvarappresenta il tipico andamento per la fase di assorbimento ed è stato riscontrato in oltre50 acquisizioni.

Figura 8: Pattern matching tra due semi-immagini. I 45 riquadri mostrati (degli 84 esaminati rappresentati inFigura 7) sono quelli risultati con un livello di comparazione maggiore della soglia di accettazione prefissata

(pari a 0.8). E’ evidenziato un riquadro n××××m corrispondente a 30××××30 mm, cerchiato nella prima semi-immagine;il corrispondente è spostato verso il basso nella seconda semi-immagine poiché la telecamera è stata posizionata

in modo tale da avere la direzione principale del moto dei confetti verticalmente

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Le principali sottofasi del processo sono state così evidenziate in termini oggettivi conriferimento all’andamento della velocità.

• Immissione della soluzione;• Mescolamento;• Assorbimento;• Sgretolamento del prodotto (perdita dello zucchero precedentemente assorbito).

Attraverso il sistema è anche possibile determinare il momento più idoneo perl’immissione di soluzione zuccherata, che coincide con l’inizio dello sgretolamento del

Figura 10: Esempi di alterazioni del processo. Sinistra: immissione precoce della soluzione, prima che la doseprecedente sia stata assorbita completamente dai confetti, con conseguente scadimento della qualità del

prodotto. Destra: immissione ritardata della soluzione con sgretolamento del prodotto

Figura 9: Andamento della velocità dei confetti durante una fase di assorbimento della soluzione zuccherata nelprocesso di confettatura (un valore ogni 20 secondi circa)

MESCOLAMENTO

ASSORBIMENTO

SGRETOLAMENTO

IMMISSIONE DELLASOLUZIONE

PRODOTTO ASCIUTTO EDIMMISSIONE OTTIMALENUOVA SOLUZIONE

PUNTO OTTIMALEDI IMMISSIONESOLUZIONE NONAVVENUTA

IMMISSIONEPRECOCE DELLASOLUZIONE

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prodotto ovvero con il passaggio del gradiente di velocità da valori quasi nulli a valorinegativi.

In Figura 10 sono riportati gli andamenti di due cicli di assorbimento nel caso in cuil’operatore introduca la soluzione nel momento non ottimale.

6 Conclusioni

Lo studio ha dimostrato la fattibilità dell’applicazione delle tecniche di visioneartificiale ad un processo di produzione artigianale con componenti standard per leacquisizioni e non è necessario l’utilizzo di tecniche di high-speed imaging.

Con l’acquisizione di un’unica immagine è possibile rilevare istantaneamente lavelocità assoluta degli oggetti in movimento, con opportuna taratura del sistema.

Il sistema sviluppato consente di eseguire le misurazioni in ogni condizione e senzal’ausilio di oggetti estranei all’indagine (indagine non invasiva). L’algoritmo realizzatoper questa applicazione, con opportune variazioni, consente l’analisi della velocità perimmagini, anche registrate (analisi off-line), acquisite con qualsiasi videocamera inmodalità interlacciata.

L’automazione del processo può portare vantaggi quali: riduzione dei costi, migliorcontrollo dei parametri di processo, migliore qualità di prodotto, minor danneggiamentodel materiale per rottura in caduta.

Considerando i bassi costi dell’hardware impiegato è possibile l’estensione aproduzioni simili in altri campi, quali quello alimentare e farmaceutico.

Ringraziamenti

Il sistema è stato testato presso l’azienda Confetteria Molisana S.r.l., Sant’Eusanio(IS).

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8 Appendice

Componente HW Funzione Caratteristiche Modello/Rif.

Telecamera acquisizione analogicasensore CCD a matrice 1/3”RGB a trasferimento di interlineacon beamsplitter prismatico

Jai CV-M90

Scheda acquisizioneanalogico/digitale

digitalizzazione 4 MByte buffer temp. (SGRAM) Matrox MeteorII/MC PCI

Personal Computer elaborazione,analisi econtrollo

processore Intel64 MByte RAM

PC industriale

Lampada illuminazione riduzione effetto ambienteaumento contrasto

alogena 150W