一种食品安全智能检测的方法技术

本发明专利技术提供一种食品安全智能检测的方法，包括后台分析终端一接收到传送带上食品触发第一定位感应器的信号时，开启图像采集器对食品进行图像拍摄；接收食品图像，并将食品图像进行处理后与预设的图像数据库进行比较，得到匹配结果；根据匹配结果形成相应的控制信号，并待接收到传送带上食品触发第二定位感应器的信号后，将所形成的相应控制信号输出给控制器，使得控制器可根据相应的控制信号控制可伸缩推动器动作或不动作来实现传送带上食品继续保持传送或被推出。实施本发明专利技术，不仅解决了因工人检验的不确定因素带来的问题，还解决了流水线复杂环境变化的误检和检验效率不够的问题，具有更广的适用范围。

A method for intelligent detection of food safety

The invention provides a method for intelligent detection of food safety, including a background analysis terminal that receives a signal from a food triggered first positioning inductor on a conveyor belt, opens an image collector to image the food, receives a food image, and compares the food image to a preset image database. The corresponding control signal is formed according to the matching result, and the corresponding control signal is output to the controller after receiving the signal on the food trigger second positioning sensor on the conveyor belt, so that the controller can control the telescopic propeller action or non action according to the corresponding control signal. The food on the conveyor belt continues to be transmitted or launched. The implementation of the invention not only solves the problems caused by the uncertainty factors of the workers' inspection, but also solves the problem of the misdiagnosis and the insufficient inspection efficiency of the complex pipeline environment change, and has a wider application range.

【技术实现步骤摘要】
一种食品安全智能检测的方法
本专利技术涉及食品安全检测
，尤其涉及一种食品安全智能检测的方法。
技术介绍
食品安全与人们生活密切相关，因此食品安全质量检测非常重要。食品的内在质量常需要通过国内外严格的产品质量安全进行检测，但对应食品外包装质量往往只需采用厂家内部的检测标准以示区分。由于食品通常都会采用流水线进行自动化生产，使得食品一次性生产的数量过多，因此食品包装后在装箱前需要区别包装是否正确以免误装。对于食品包装区分检测，以前都采用人工模式，但随着人工的成本越来越高，对工作环境的要求也逐渐提高，因此在自动化生产线的浪潮下，智能的检测产品的合格性尤为重要。但是，专利技术人发现，现有的智能检测的方法虽然可以降低工人的劳动强度，又可以提高生产效率，并且还可以一定程度的减少误检率，但是没有太多的智能化，对检验的结果都比较太守旧，可能存在检验的弊端，比如检验的环境变化了，检验的结果可能就不准确了，因此限制了其使用范围。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种食品安全智能检测的方法，不仅解决了因工人检验的不确定因素带来的问题，还解决了流水线复杂环境变化的误检和检验效率不够的问题，具有更广的适用范围。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种食品安全智能检测的方法，包括以下步骤：步骤S1、后台分析终端一接收到传送带上食品触发第一定位感应器的信号时，开启图像采集器对所述食品进行图像拍摄；步骤S2、接收所述图像采集器所拍摄的食品图像，并将所接收到的食品图像进行处理后与预设的图像数据库进行比较，得到匹配结果；其中，所述匹配结果为合理或不合理；步骤S3、根据所述得到的匹配结果形成相应的控制信号，并待接收到所述传送带上食品触发第二定位感应器的信号后，将所形成的相应控制信号输出给控制器，使得控制器可根据相应的控制信号控制可伸缩推动器动作或不动作来实现所述传送带上食品继续保持传送或被推出。其中，所述步骤S2具体包括：步骤S21、接收所述图像采集器所拍摄的食品图像；步骤S22、从所接收的食品图像中，分别确定出多个需要进行卷积计算的卷积核，并对每一个卷积核均分层进行相应的特征值提取及卷积计算，且进一步对每一个卷积核分层卷积计算后均进行池化操作，得到每一个卷积核池化操作后的特征值；步骤S23、获取卷积神经网络，并通过所述卷积神经网络中所设计的全链接层，对所述得到的每一个卷积核池化操作后的特征值进行整合，且进一步将所述食品图像整合后的特征值与所述预设的图像数据库进行特征值匹配比较，确定所述食品图像匹配的合格率；步骤S24、当所述合格率在预定范围之内时，则得到的匹配结果为合理，否则，得到的匹配结果为不合理。其中，所述步骤S22中“每一个卷积核分层卷积”是通过公式来实现；其中，l为卷积层，表示的是第l层的第j个卷积核的特征值，表示的是l-1层的第j个卷积核的特征值，表示的是第l层的第j个卷积核，b为偏置参数，f(.)为激活函数；其中，每一个卷积核分层的特征值提取是通过公式来实现，x表示的是某一卷积核在某卷积层提取的特征值，A表示的是某一卷积核在某卷积层滑动时对应的像素值，w表示的是像素值的权重。其中，所述步骤S22中“每一个卷积核分层池化”是通过公式来实现；其中，down(.)为下采样函数；β为池化层压缩权重，取值为百分比。其中，所述步骤S3具体包括：当所述得到的匹配结果为合理时，形成第一控制信号，并待接收到所述传送带上食品触发第二定位感应器的信号后，将所形成的第一控制信号输出给控制器，使得控制器可根据第一控制信号控制可伸缩推动器不动作来实现所述传送带上食品继续保持传送；或当所述得到的匹配结果为不合理时，形成第二控制信号，并待接收到所述传送带上食品触发第二定位感应器的信号后，将所形成的第二控制信号输出给控制器，使得控制器可根据第二控制信号控制可伸缩推动器动作来实现所述传送带上食品被推出。其中，在所述步骤S1之前，所述方法进一步包括：预先设置图像数据库及其对应的特征值范围。实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：本专利技术采用图像采集器抓拍食品外包装图像并送入后台分析终端进行匹配处理，待匹配结果不合理时，通过控制推送机构的可伸缩推动器将匹配结果不合理的食品推出传送带，实现食品正确分拣效果，从而不仅解决了因工人检验的不确定因素带来的问题，还解决了流水线复杂环境变化的误检和检验效率不够的问题，具有更广的适用范围。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本专利技术的范畴。图1为本专利技术实施例提供的食品安全智能检测装置的立体结构示意图；图2为本专利技术实施例提供的食品安全智能检测装置中传送机构的立体结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的食品安全智能检测的方法的流程图；图4为本专利技术实施例提供的食品安全智能检测的方法中拍摄图片某一卷积核进行卷积操作的应用场景图；图5为图4中提取拍摄图片的特征值进行池化操作的应用场景图；图6为图5中提取拍摄图片的特征值进行全连接层整合的应用原理图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述。如图1和图2所示，为本专利技术实施例中，提供的一种食品安全智能检测装置，包括工作台1，以及均放置于工作台1上方的传送机构、检测分析机构和推送机构；其中，传送机构包括马达21、由马达21驱动转动的轮转组、以及跨接于轮转组上并由轮转组转动而带动运行的传送带22；检测分析机构包括后台分析终端31，以及与后台分析终端31均相连的用于捕捉产品图像的图像采集器32、用于捕捉产品传送位置的第一定位感应器33和第二定位感应器34；其中，第一定位感应器33和第二定位感应器34沿传送带22正向传送方向依次设置并间隔一定距离；图像采集器32靠近第一定位感应器33设置，并位于第一定位感应器33朝向第二定位感应器34方向的一侧；推送机构包括控制器41和用于将产品推出传送带22的可伸缩推动器42；其中，控制器41的一端与后台分析终端31相连，另一端与可伸缩推动器42相连；可伸缩推动器42靠近第二定位感应器34设置，并位于第二定位感应器34远离第一定位感应器33方向的一侧。应当说明的是，检测分析机构的后台分析终端31可以采用计算机，实现对图像采集器32所采集的图像进行匹配处理，并根据图像匹配结果，输出相应的控制信号，同时根据第一定位感应器33和第二定位感应器34判定食品在传送带22上所处的位置。推送机构的控制器41可以采用单片机设置的工控设备，接收台分析终端31的控制信号，实现对可伸缩推动器42的控制。更进一步的，传送机构的轮转组包括主滚筒23和从滚筒24；其中，主滚筒23直接与马达21的输出轴相连；从滚筒24通过传动带22与主滚筒23形成同步转动。可以理解的是，轮转组还可以采用主从齿轮等其它机械结构。更进一步的，检测分析机构的图像采集器32为高清摄像头，以便快速、清楚的拍摄出食品外包装图像，最好能实现360度转动拍摄。更进一步的，检测分析机构的第一定位感应器33和第二定位感应器34均为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种食品安全智能检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、后台分析终端一接收到传送带上食品触发第一定位感应器的信号时，开启图像采集器对所述食品进行图像拍摄；步骤S2、接收所述图像采集器所拍摄的食品图像，并将所接收到的食品图像进行处理后与预设的图像数据库进行比较，得到匹配结果；其中，所述匹配结果为合理或不合理；步骤S3、根据所述得到的匹配结果形成相应的控制信号，并待接收到所述传送带上食品触发第二定位感应器的信号后，将所形成的相应控制信号输出给控制器，使得控制器可根据相应的控制信号控制可伸缩推动器动作或不动作来实现所述传送带上食品继续保持传送或被推出。

【技术特征摘要】
1.一种食品安全智能检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、后台分析终端一接收到传送带上食品触发第一定位感应器的信号时，开启图像采集器对所述食品进行图像拍摄；步骤S2、接收所述图像采集器所拍摄的食品图像，并将所接收到的食品图像进行处理后与预设的图像数据库进行比较，得到匹配结果；其中，所述匹配结果为合理或不合理；步骤S3、根据所述得到的匹配结果形成相应的控制信号，并待接收到所述传送带上食品触发第二定位感应器的信号后，将所形成的相应控制信号输出给控制器，使得控制器可根据相应的控制信号控制可伸缩推动器动作或不动作来实现所述传送带上食品继续保持传送或被推出。2.如权利要求1所述的食品安全智能检测的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：步骤S21、接收所述图像采集器所拍摄的食品图像；步骤S22、从所接收的食品图像中，分别确定出多个需要进行卷积计算的卷积核，并对每一个卷积核均分层进行相应的特征值提取及卷积计算，且进一步对每一个卷积核分层卷积计算后均进行池化操作，得到每一个卷积核池化操作后的特征值；步骤S23、获取卷积神经网络，并通过所述卷积神经网络中所设计的全链接层，对所述得到的每一个卷积核池化操作后的特征值进行整合，且进一步将所述食品图像整合后的特征值与所述预设的图像数据库进行特征值匹配比较，确定所述食品图像匹配的合格率；步骤S24、当所述合格率在预定范围之内时，则得到的匹配结果为合理，否则，得到的匹配结果为不合理。3.如权利要求2所述的食品安...

【专利技术属性】
技术研发人员：付培红，吕永好，王艳军，姜州，黄智博，彭怀政，李长江，孙伟一，赵云，
申请(专利权)人：温州三特食品科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33