【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及農(nóng)產(chǎn)品篩選，具體涉及一種缺陷紅棗的智能揀選方法。
技術(shù)介紹
1、在紅棗加工行業(yè)中，確保紅棗的品質(zhì)和有效去除缺陷產(chǎn)品是保障產(chǎn)品質(zhì)量、滿足市場(chǎng)需求以及提升消費(fèi)者滿意度的核心要素。紅棗作為一種深受人們喜愛(ài)的健康食品，其品質(zhì)的好壞直接影響到消費(fèi)者的購(gòu)買意愿和食用體驗(yàn)。長(zhǎng)期以來(lái)，人工揀選缺陷紅棗一直是紅棗加工行業(yè)的主要方式。然而，這種方法存在明顯的弊端：首先，人工揀選效率低下，難以滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求；其次，人工揀選的成本高昂，增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本；再者，由于人工揀選的主觀性和疲勞因素，缺陷紅棗的分選精度難以保證，容易出現(xiàn)誤判和漏檢的情況。為了克服人工揀選的弊端，越來(lái)越多的紅棗加工企業(yè)開(kāi)始探索機(jī)械篩選的方法，然而現(xiàn)有的機(jī)械篩選設(shè)備智能化程度普遍較低，往往只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的物理篩選，如大小、重量等，無(wú)法對(duì)紅棗的表皮破損、蟲(chóng)眼、霉變等缺陷進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，導(dǎo)致了紅棗缺陷分選過(guò)程中存在效率低、成本高，以及識(shí)別精度低的問(wèn)題。
2、現(xiàn)有技術(shù)存在缺陷紅棗分選智能化程度低，導(dǎo)致紅棗分選效率低、成本高，且分選精度不高的技術(shù)問(wèn)題。
3、達(dá)到了提高紅棗分揀過(guò)程的智能化程度和識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅棗高效、準(zhǔn)確的智能化篩分和揀選，還大大減少了人工干預(yù)，降低了人工成本的技術(shù)效果。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N缺陷紅棗的智能揀選方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)存在紅棗分選智能化程度低，導(dǎo)致紅棗分選效率低、成本高，且分選精度不高的技術(shù)問(wèn)題。
2、鑒于上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N缺陷紅棗的
3、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：所述送料傳輸模組由傳輸裝置和振動(dòng)裝置組成；獲取目標(biāo)物料基礎(chǔ)信息；基于所述目標(biāo)物料基礎(chǔ)信息，配置物料輸送速率和振動(dòng)頻率；根據(jù)所述物料輸送速率和振動(dòng)頻率，將目標(biāo)物料進(jìn)行均勻鋪設(shè)，獲得初始傳輸物料。
4、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：所述視覺(jué)檢測(cè)模組包含多個(gè)圖像傳感裝置，均勻布設(shè)在所述送料傳輸模組正上方，并且，所述多個(gè)圖像傳感裝置帶有位置編碼；基于所述多個(gè)圖像傳感裝置，對(duì)所述初始傳輸物料進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，獲取傳輸物料圖像，所述傳輸物料圖像包括多個(gè)傳感圖像集，并且每個(gè)傳感圖像集帶有位置標(biāo)識(shí)。
5、其中，所述圖像傳感裝置還包括tof相機(jī)；
6、基于tof相機(jī)采集紅棗的3d深度圖像，捕獲紅棗的深度信息，即每個(gè)像素點(diǎn)到攝像頭的距離，能夠精確地捕捉物體的形狀、立體結(jié)構(gòu)和表面高度變化。這使得能夠檢測(cè)諸如凸起、凹陷、裂紋、變形等形態(tài)特征。
7、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：基于大數(shù)據(jù)，爬取紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)；基于所述紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，提取圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取樣本缺陷圖像；基于所述樣本缺陷圖像，訓(xùn)練目標(biāo)提取單元和缺陷判定單元，并由所述目標(biāo)提取單元和缺陷判定單元，構(gòu)成所述缺陷識(shí)別模塊。
8、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：對(duì)所述樣本缺陷圖像進(jìn)行預(yù)標(biāo)注處理，獲取紅棗圖像數(shù)據(jù)集；基于所述紅棗圖像數(shù)據(jù)集，結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，獲得所述目標(biāo)提取單元。
9、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：基于所述紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，獲取多個(gè)缺陷判定特征；根據(jù)所述多個(gè)缺陷判定特征，對(duì)所述紅棗圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行缺陷標(biāo)注，獲得樣本標(biāo)定圖像集，所述樣本標(biāo)定圖像集包含正樣本和負(fù)樣本；基于所述樣本標(biāo)定圖像集，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述缺陷判定單元。
10、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：將所述傳輸物料圖像輸入所述缺陷識(shí)別模塊的目標(biāo)提取單元，獲取多個(gè)缺陷識(shí)別目標(biāo)；由所述缺陷判定單元接收所述多個(gè)缺陷識(shí)別目標(biāo)，并進(jìn)行缺陷識(shí)別判定，獲得缺陷識(shí)別結(jié)果，所述缺陷識(shí)別結(jié)果包括缺陷紅棗位置、缺陷類型和缺陷等級(jí)。
11、其中缺陷識(shí)別模塊中缺陷判定單元接收來(lái)自目標(biāo)提取單元的多個(gè)缺陷識(shí)別目標(biāo)，并使用預(yù)先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)缺陷識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行詳細(xì)判定，確定缺陷紅棗位置、缺陷的類型和缺陷的等級(jí)，缺陷的類型如裂紋、黑斑、蟲(chóng)害、變色等顏色相關(guān)的缺陷，以及凸起、凹陷、裂紋、變形等形態(tài)特征缺陷，缺陷的等級(jí)如輕微、中等、嚴(yán)重，進(jìn)而輸出缺陷識(shí)別結(jié)果，缺陷識(shí)別結(jié)果中詳細(xì)記錄了每個(gè)缺陷紅棗的位置、缺陷類型和缺陷等級(jí)。通過(guò)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅棗缺陷的快速、準(zhǔn)確識(shí)別，減少人工成本，并確保了紅棗缺陷識(shí)別過(guò)程的智能化和高效化，極大地提高了后續(xù)分選效率和準(zhǔn)確性。
12、在可能的實(shí)現(xiàn)方式中，執(zhí)行以下處理：通過(guò)所述缺陷識(shí)別結(jié)果，獲取缺陷紅棗位置、缺陷類型和缺陷等級(jí)，遍歷篩分標(biāo)準(zhǔn)，獲取待篩除紅棗信息；基于所述待篩除紅棗信息，生成分選指令；根據(jù)所述分選指令，激活分選控制模組，進(jìn)行缺陷紅棗的揀選。
13、本申請(qǐng)中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：
14、本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方法基于送料傳輸模組，將目標(biāo)物料進(jìn)行均勻鋪設(shè)，獲得初始傳輸物料；通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)模組，對(duì)所述初始傳輸物料進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，獲取傳輸物料圖像；獲取紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，并基于紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，訓(xùn)練缺陷識(shí)別模塊；根據(jù)所述缺陷識(shí)別模塊，針對(duì)所述傳輸物料圖像，進(jìn)行物料缺陷識(shí)別，獲得缺陷識(shí)別結(jié)果；通過(guò)所述缺陷識(shí)別結(jié)果，獲得待篩除紅棗信息，并通過(guò)分選控制模組，進(jìn)行缺陷紅棗的揀選。達(dá)到了提高紅棗分揀過(guò)程的智能化程度和識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅棗高效、準(zhǔn)確的智能化篩分和揀選，還大大減少了人工干預(yù)，降低了人工成本的技術(shù)效果。
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1.一種缺陷紅棗的智能揀選方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的方法，基于送料傳輸模組，將目標(biāo)物料進(jìn)行均勻鋪設(shè)，獲得初始傳輸物料，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)模組，對(duì)所述初始傳輸物料進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，獲取傳輸物料圖像，包括：
4.如如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像傳感裝置還包括TOF相機(jī)；
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，并基于紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，訓(xùn)練缺陷識(shí)別模塊，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述樣本缺陷圖像，訓(xùn)練目標(biāo)提取單元，包括：
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述樣本缺陷圖像，訓(xùn)練缺陷判定單元，包括：
8.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述缺陷識(shí)別模塊，針對(duì)所述傳輸物料圖像，進(jìn)行物料缺陷識(shí)別，獲得缺陷識(shí)別結(jié)果，包括：
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，通過(guò)所述缺陷識(shí)別結(jié)果，獲得待篩除紅棗信息，并通過(guò)分選控制模組，進(jìn)行缺陷紅棗的揀選，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種缺陷紅棗的智能揀選方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權(quán)利要求1所述的方法，基于送料傳輸模組，將目標(biāo)物料進(jìn)行均勻鋪設(shè)，獲得初始傳輸物料，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)模組，對(duì)所述初始傳輸物料進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集，獲取傳輸物料圖像，包括：
4.如如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像傳感裝置還包括tof相機(jī)；
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，并基于紅棗缺陷特征數(shù)據(jù)，訓(xùn)練缺陷識(shí)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉相周，胡克曉，布熱比耶·克熱木，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：新疆木瓊瑤農(nóng)業(yè)科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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