用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置制造方法及图纸

一种用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，包括检测输送机，检测输送机的输送带上设置有若干苹果托盘，其特征在于，在检测输送机上设置有摄像头和检测黑箱，检测黑箱内设置的光谱检测模块对经过检测黑箱的苹果进行光谱检测，在检测输送机的后级设置有称重台，完成检测后的苹果进入称重台称重，称重台后级设置有斜面分选输送机，根据检测结果和称重以及大小进行果品分选，本实用新型专利技术基于近红外检测技术，实现了苹果霉心病在线检测，降低了透射光程与苹果密度对光谱检测的影响，模型可靠性高，提高了病害判别准确性，自检测速度仅为1‑2s，能够满足线上检测需求，在苹果原料入库过程中能有效识别发病苹果，降低生产加工及储藏期发病率，保障质量。

Sorting device for on-line nondestructive detection of Apple mould disease

A device used for sorting the online nondestructive detection of Apple mould core equipment, including the detection of conveyor, detection of conveyor belt is provided with a plurality of Apple tray, which is characterized in that the detecting conveyor is arranged on the camera and detect the black box, black box test set in the spectrum detection module for detecting the black box after Apple spectra after class in the detection of conveyor provided with weighing table, complete detection after Apple entered the weighing weighing, weighing Taiwan after setting inclined sorting conveyor, according to the test results and the size of the fruit weighing and sorting, the utility model has the advantages of near infrared detection technology based on the realization of Apple mould core online detection, reduce the influence of transmission path with apple density on the spectral detection model, high reliability, improve the diagnostic accuracy of disease, since the detection speed is only 1 2s, can meet the demand of online detection, can effectively identify the pathogenesis of apple in Apple during storage of raw materials, reduce production processing and storage period of incidence, quality assurance.

【技术实现步骤摘要】

本技术属于农业智能设备
，特别涉及用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置。
技术介绍
苹果霉心病作为常见的苹果病害，发病后果实从心室开始腐烂，逐渐向外扩展，严重时整个果实发霉腐烂。霉心病发病初期果实外表无明显特征，且病害发病由内及外，在果实采摘和分拣环节中难以对病害进行识别，如何检测霉心病苹果已经成为果品鉴定和深加工过程中的一大难题，如果能够通过无损的方式有效地对霉心病进行识别，将有效提高果品品质，对提高我国苹果产业质量和效益有着重要意义。近年来，随着果品品质和食品安全问题越来越受到关注，相关领域专家对苹果霉心病的机理和检测方法开展深入研究，从生物阻抗特性、机器视觉、光学特性等方面对霉心病检测进行探索，已有研究表明，基于生物阻抗特性的病害检测由于影响阻抗的因素较多，检测难度较大，机器视觉检测分析过程复杂、耗时，并且目前尚无较合适的用于霉心病检测的检测仪器。光谱分析技术在处理不可接触和不许损伤的对象时有着其他技术不可比拟的优势，在果品无损检测上应用较多。近红外分析兼备了可见区光谱分析信号容易获取与红外区光谱分析信息量丰富两方面的优点,在有机物质定性和定量分析中较为有效。基于光特性的病害检测主要采用近红外光谱分析技术，根据物质特征吸收峰来进行病害判别，精度高，效果好，但数据分析和模型建立复杂，多采用专用计算机进行数据分析处理，且光谱仪价格高昂，难以将研究成果设备化在实际果品生产加工中推广应用。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点，本技术的目的在于提供一种用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，可在线上无损检测苹果霉心病后，将苹果自动分选，具有成本低，操作简单，自动进行病害判别与分选等特点。为了实现上述目的，本技术采用的技术方案是：一种用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，包括检测输送机8，检测输送机8的输送带上设置有若干苹果托盘9，在检测输送机8上设置有摄像头1和检测黑箱2，检测黑箱2内设置的光谱检测模块15对经过检测黑箱2的苹果进行光谱检测，在检测输送机8的后级设置有称重台4，完成检测后的苹果进入称重台4称重，称重台4后级设置有斜面分选输送机6，根据检测结果和称重以及大小进行果品分选。所述苹果托盘9中做内陷处理，在输送带上沿输送方向单排设置，所述摄像头1设置在检测黑箱2之前，对经过的苹果进行拍照识别，将结果输送至处理器判断其大小。所述检测黑箱2内设置有十字滑台10，十字滑台10的竖直方向上为两个同轴步进滑台电机，水平方向上为一个反向丝杆电机，同轴步进滑台电机带动反向丝杆电机在竖直方向运动，光谱检测模块15通过支架固定在反向丝杆电机的两端。所述光谱检测模块15包括光源和接收装置，光源采用中心波长为710nm，半波宽度为20nm的LED，工作电压3.4V，光源散射角120°；接收装置采用雪崩二极管作为敏感器件，采用滤波放大电路作为信号处理电路，通过采样模块将透射光强转换为电信号，得到透射强度M，判别模型为：当结果为0，则为健康果，当结果为1，则为霉心病果，其中，为Largrange系数，b*为权值矩阵，x为输入样本，xi为支持向量，xi＝[Mi,Pi,Ri,Gi]T，＝1,2,…，yi＝1，δ是几何间隔，Mi是样品透射强度，Pi是样品果形指数，Ri是样品直径，Gi是样品质量。所述称重台4上设置有前拨片3和后拨片5，苹果在前拨片3的作用下从检测输送机8进入称重台4，在后拨片5的作用下从称重台4进入斜面分选输送机6。所述斜面分选输送机6上设置有若干格档，在斜面的下方沿输送方向依次设置有一号出口12、二号出口13和三号出口14，各个出口处均设置有活动挡板7。所述二号出口13的入口尺径为70mm，所述三号出口14的入口尺径大于70mm。所述摄像头1、称重台4和光谱检测模块15均与处理器连接，所述处理器的控制端连接各个活动挡板7，所述光谱检测模块15的检测结果输入处理器，如果处理器判断其为霉心病果，则打开一号出口12的活动挡板7，使得霉心病果进入一号出口12，所述摄像头1的识别结果输入处理器，如果处理器判断其尺径小于70mm，则打开二号出口13的活动挡板7，使得霉心病果进入二号出口13，如果处理器判断其尺径大于70mm，则打开三号出口14的活动挡板7，使得霉心病果进入三号出口14。与现有技术相比，本技术的有益效果是：本技术基于近红外检测技术，提出了苹果霉心病在线检测方法，自主设计苹果霉心病分选装置，检测速度仅为1-2s，能够满足线上检测需求，对苹果霉心病线上无损检测检测理论与方法提供了新的思路，在苹果原料入库过程中能有效识别发病苹果，降低生产加工及储藏期发病率，保障质量。自主设计窄带LED光源及检测系统，检测灵敏度高，能够代替现有病害分选线上的光谱仪，有效降低设备成本。本技术可用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选，在线上无损检测苹果霉心病后，将苹果自动分选。附图说明图1是苹果透射光谱与发病程度的关系示意图。图2是本技术分选装置的结构示意图。图3是本技术检测黑箱的结构示意图。图4是本技术高频驱动模块结构示意图。图5是本技术判别模型构建示意图。图6是本技术训练结果示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例详细说明本技术的实施方式。本技术的理论依据：近红外波段范围内，特定的原子群均有与之对应的特征吸收峰，且光被吸收的比例满足朗伯-比尔定律。苹果霉心病发病后，苹果内部的物质种类、各物质比例均发生变化，对光谱的吸收、反射、与散射能力造成显著影响，从而导致近红外透射光谱曲线不同。试验搭建苹果霉心病透射光谱数据采集平台，采用1个50w高聚光卤素灯作为光源，光谱仪采用便携式光谱仪OFS1100(Ocean Optics公司)，为排除环境光干扰，试验均在暗箱中完成，暗箱内壁采用亚光喷漆，同时采用吸光海绵降低漫反射等光线干扰。试验苹果样本共304个，对每个苹果编号并测量其重量、果柄方向高度、赤道方向直径，利用检测平台对304个苹果样本进行光谱测量并沿果柄处切开，取试验病果中发病程度不同的样品分析其光谱数据如图1，可得健康果在波长710nm附近透过性好，病果在波长710nm附近透过性差，且随着病害程度与透过性成负相关关系，对试验所得苹果光谱数据与霉心病病害做相关性分析得到表1。表1霉心病与透射光谱的关系序号波段相关系数序号波段相关系数1709.36-0.7206711.14-0.7112709.8-0.7197708.47-0.7113708.91-0.7178708.02-0.7104710.69-0.7159706.69-0.7095710.25-0.71310707.58-0.705苹果透射光谱中与霉心病相关性最强的波段为706-710nm附近区域，其中在709nm相关性最大，因此最终选取的与苹果霉心病相关的特征波段为709nm。同时根据朗伯比尔定理，苹果检测方向即赤道方向上果径差异造成了光源距光谱接收器件的距离，即光程的变化，苹果密度的不同影响光线透过能力，也对检测造成较大影响，已有研究表明，用果径和果柄方向上高度的比值以及重量即果型指数能够有效表征密度信息。因此以及上述原理，已知光谱透射吸收强度和果型指数、重量便可以准确判别苹果霉心病病害。如图2所本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，包括检测输送机(8)，检测输送机(8)的输送带上设置有若干苹果托盘(9)，在检测输送机(8)上设置有摄像头(1)和检测黑箱(2)，检测黑箱(2)内设置的光谱检测模块(15)对经过检测黑箱(2)的苹果进行光谱检测，其特征在于，在检测输送机(8)的后级设置有称重台(4)，完成检测后的苹果进入称重台(4)称重，称重台(4)后级设置有斜面分选输送机(6)，根据检测结果和称重以及大小进行果品分选。

【技术特征摘要】
1.一种用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，包括检测输送机(8)，检测输送机(8)的输送带上设置有若干苹果托盘(9)，在检测输送机(8)上设置有摄像头(1)和检测黑箱(2)，检测黑箱(2)内设置的光谱检测模块(15)对经过检测黑箱(2)的苹果进行光谱检测，其特征在于，在检测输送机(8)的后级设置有称重台(4)，完成检测后的苹果进入称重台(4)称重，称重台(4)后级设置有斜面分选输送机(6)，根据检测结果和称重以及大小进行果品分选。2.根据权利要求1所述用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，其特征在于，所述苹果托盘(9)中做内陷处理，在输送带上沿输送方向单排设置，所述摄像头(1)设置在检测黑箱(2)之前，对经过的苹果进行拍照识别，将结果输送至处理器判断其大小。3.根据权利要求1所述用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，其特征在于，所述检测黑箱(2)内设置有十字滑台(10)，十字滑台(10)的竖直方向上为两个同轴步进滑台电机，水平方向上为一个反向丝杆电机，同轴步进滑台电机带动反向丝杆电机在竖直方向运动，光谱检测模块(15)通过支架固定在反向丝杆电机的两端。4.根据权利要求3所述用于在线无损检测苹果霉心病设备的分选装置，其特征在于，所述光谱检测模块(15)包括光源和接收装置，光源采用中心波长为710nm，半波宽度为20nm的LED，工作电压3.4V，光源散射角120°；接收装置采用雪崩二极管作为敏感器件，采用滤波放大电路作为信号处理电路，通过采样模块将透射光强转换为...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴婷婷，张佐经，张海辉，吴辰星，张军华，冯自鹏，白小凯，李磊，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：新型
国别省市：陕西;61