人工智能小麦质检机器人及质检方法技术

人工智能小麦质检机器人及质检方法，人工智能小麦质检机器人包括人工智能小麦质检机器人主体和系统服务器；所述人工智能小麦质检机器人主体包括箱体，所述箱体上设有入料口和出料口，所述箱体内设有喂料机构、传送机构、上下双面机器视觉机构和分拣机构，所述入料口与喂料机构相连通，所述喂料机构与传送机构相连通，所述传送机构穿过上下双面机器视觉机构，所述传送机构与出料口相连通，所述分拣机构位于上下双面机器视觉机构后方，所述上下双面机器视觉机构、分拣机构与系统服务器相连；所述喂料机构采取传感器加智能控制的方式。利用本发明专利技术，可完成小麦不完善粒和杂质的检测，解决小麦不完善粒快速检测这一世界性难题。

Artificial intelligence wheat quality inspection robot and quality inspection method

Artificial intelligence wheat quality inspection robot and quality inspection method. Artificial intelligence wheat quality inspection robot includes an artificial intelligence wheat quality inspection robot body and a system server. The artificial intelligence wheat quality inspection robot body includes a box body, the box body is provided with an inlet and an outlet, and the box body is provided with a feeding mechanism and a transmission device. The feeding mechanism is connected with the conveying mechanism. The conveying mechanism passes through the upper and lower double-sided machine vision mechanism. The conveying mechanism is connected with the outlet. The sorting mechanism is located in the upper and lower double-sided machine vision mechanism. In the rear, the upper and lower double-sided machine vision mechanism and the sorting mechanism are connected with the system server, and the feeding mechanism adopts the mode of sensor and intelligent control. The invention can complete the detection of wheat imperfect grains and impurities, and solve the worldwide problem of rapid detection of wheat imperfect grains.

【技术实现步骤摘要】
人工智能小麦质检机器人及质检方法
本专利技术涉及小麦品质物理检测设备与方法，具体涉及一种人工智能小麦质检机器人及质检方法。
技术介绍
小麦不完善粒（虫、芽、病、损、霉）检测无现代化手段和设备，完全由人工感官鉴别完成小麦检测，而人工感官鉴定存在诸多的不确定因素，同一份样品，同一检测员多次鉴定，每次鉴定的数据都会不同，同一份样品，不同的检测人员用同一标准，鉴定的结论数据也会不尽相同；因此，难以客观、公平、准确区分，成为事实的“有标准而无执行标准的技术手段”。现有人工感官识别完成小麦不完善粒的检测，存在以下缺点：1）易受环境和人员因素干扰；2）无统一的度量工具；3）效率低下。CN207188252U于2018年4月6日公开了一种粮食不完善粒质检系统，是通过以螺旋机构喂料、光学玻璃圆盘送料、上下双视觉相对摄取物料图像，然后将被检测对象与图像库中图像进行机械比对方式识别、在玻璃圆盘上分拣称重，最终完成粮食不完善粒检测。这种检测设备与手段存在以下问题：（1）螺旋机构喂料方式通常只适用于标准件，当物料为粮食类的非标准件时，因为颗粒的大小、外形、长短、比重、完整程度的不同而容易出现堵料、漏料、出料不尽等状况，因而使得输送的样品不完全且严重影响效率。（2）光学玻璃圆盘送料方式，当圆盘转动达到一定转速时物料容易滑脱，同时，由于圆盘转动时产生的端跳使得送入视觉场中的样本缺乏稳定性，由此进一步使得获取的物料的测量空间失真，被检测物的原始信息发生严重偏差。（3）上下相对的视觉方式致使上下面视觉信息相互之间干扰，再进一步造成被检测物原始信息失真与产生更大偏差。（4）将被检测物的原始图像与标准样本的图像库进行机械比对不能适应粮食颗粒非标准特征识别，粮食不完善粒颗粒分类并不依照线性关系，使用机械比对进行硬性线性关系判别在实际工作中误差极大。（5）被检测颗粒从被识别区到达分拣区域时，物理位置往往因为滑动以及圆盘端跳而使分拣准确性无法保证。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种对小麦不完善粒（虫、芽、病、损、霉）五大类若干小类和杂质进行检测的人工智能小麦质检机器人。本专利技术进一步所要解决的技术问题是，提供一种利用所述人工智能小麦质检机器人对小麦进行质检的方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种人工智能小麦质检机器人，包括人工智能小麦质检机器人主体和系统服务器；所述人工智能小麦质检机器人主体包括箱体，所述箱体上设有入料口和出料口，所述箱体内设有喂料机构、传送机构、上下双面机器视觉机构和分拣机构，所述入料口与喂料机构相连通，所述喂料机构与传送机构相连通，所述传送机构穿过上下双面机器视觉机构，所述传送机构与出料口相连通，所述分拣机构位于上下双面机器视觉机构后方，所述上下双面机器视觉机构、分拣机构与系统服务器相连；所述喂料机构包括喂料盒，所述喂料盒内设有一隔板，将喂料盒的腔体分为前腔和后腔，所述喂料盒底部设有一贯穿前腔和后腔的料槽，所述后腔靠近隔板料槽边上设有监视后腔是否有料的传感器Ⅰ，所述后腔设有一水平方向监视料位的传感器Ⅱ，所述前腔靠近隔板处的料槽中心设有监视后腔是否出料的传感器Ⅲ，所述前腔料槽出口处上沿设有监视前腔是否堵料的传感器Ⅳ，所述喂料盒上设有防止后腔堵料的机构，所述喂料盒下部设有振动器，所述振动器与电压调制器相连，所述传感器Ⅰ、传感器Ⅱ、传感器Ⅲ、传感器Ⅳ、防止后腔堵料的机构、电压调制器与控制器相连，所述控制器与系统服务器相连。进一步，所述水平方向监视料位的传感器Ⅱ设在后腔水平方向距离底部的≥1cm（优选2-3cm）处。进一步，所述防止后腔堵料的机构包括舵机，所述舵机设在喂料盒外，所述舵机通过舵机连杆连有舵机拨片，所述舵机拨片位于后腔内，且靠近隔板和料槽。进一步，所述传送机构包括透明同步传送带和同步传送轮，所述同步传送轮布置在箱体上，所述同步传送轮上设有同步齿Ⅰ，所述透明同步传送带的边缘上设有同步齿Ⅱ，所述透明同步传送带的同步齿Ⅱ与同步传送轮的同步齿Ⅰ装配连接，所述透明同步传送带的上部分穿过上下双面机器视觉机构。进一步，所述上下双面机器视觉机构包括上机器视觉机构、上无影光源、上视觉底板、下机器视觉机构、下无影光源和下视觉底板，所述上机器视觉机构、上无影光源位于透明同步传送带上侧后方，所述上视觉底板设于透明同步传送带下侧，且位于上无影光源正下方，所述下机器视觉机构、下无影光源位于透明传送带下侧前方，所述下视觉底板设于透明同步传送带上侧，且位于下无影光源正上方。进一步，所述分拣机构包括分拣传感器、接料盒、气针和称重传感器，所述分拣传感器安装在接料盒上部，且位于透明同步传送带上方，所述气针通过设有气阀的管路与气泵相连，且正对透明同步传送带上的待拣样品，所述称重传感器安装在接料盒下部，实现待拣样品的称重。进一步，还设有导料条，所述导料条位于喂料机构与传送机构之间。一种利用所述人工智能小麦质检机器人对小麦进行质检的方法，包括以下步骤：将小麦待检样品通过人工智能小麦质检机器人主体的入料口到达喂料机构，同时通过传感器负责检测喂料机构中待检样品的走料状态，如果出现堵料状况，传感器将堵料信息经控制器传送给系统服务器，由系统服务器通过控制器控制电压调制器，进而驱动喂料机构的振动器振动，由喂料机构将待检样品一颗颗送到传送机构，由传送机构将小麦待检样品送到上下双面机器视觉机构，通过上下双面机器视觉机构获取被测小麦样品原始图像，再通过在系统服务器上构建的支持图形处理的人工神经网络系统对每颗被测小麦样品原始图像进行算法处理，将每颗被测小麦样品的颜色、纹理、轮廓、尺寸等特征转化为特征信息值，输入人工神经网络系统，与神经元上存储的对应特征信息值进行比较，得到对应特征信息值的隶属度，再用判别函数根据对应特征信息值的隶属度进行判别，分类统计，通过分拣机构将不完善粒和并肩杂质分拣；最后，由传送机构将检测完成的样品输出到出料口，整个质检过程全部自动完成。进一步，所述神经元上存储的对应特征信息值通过以下方式获取：将事先分类过的小麦样品经喂料机构、传送机构送至上下双面机器视觉机构下，上下双面机器视觉机构获取每颗小麦样品原始图像，通过支持图形处理的人工神经网络系统对每颗小麦样品原始图像进行算法处理，将小麦的颜色、纹理、轮廓、尺寸等特征转化为特征信息值，并存储在人工神经网络系统的神经元上，由此形成一个小麦特征信息库。本专利技术中，所述喂料机构采取传感器加智能控制的方式，通过传感器传感的信息，系统可以判断是否堵料、是否空料、物料流动是否流畅均匀并能根据这些信息进行相应处理以保证喂料连续、稳定、均匀，不会出现堵料、漏料、出料不尽等状况。本专利技术中，所述传送机构的透明同步传送带在同步传送轮通过电机的驱动下完成物料的传送，透明同步传送带为中间部分处于视觉场位置透明且边沿能与同步传送轮完全啮合的同步带。视觉场部分透明便于上下双面机器视觉机构获取足够清晰的图像，透明同步传送带在同步传送轮由电机在稳定的频率下驱动而匀速运动，保证图像清晰，被检测物的原始信息不会发生偏差。本专利技术中，所述上下双面机器视觉机构完全错开对应位置，使得两个视觉镜头之间不相互干扰影响获取原始图像的准确性与完整性，使得两个视觉的灯光之间不相互干扰影响视觉环境的可靠性与稳定性；以此保本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.人工智能小麦质检机器人，包括人工智能小麦质检机器人主体和系统服务器；所述人工智能小麦质检机器人主体包括箱体，所述箱体上设有入料口和出料口，所述箱体内设有喂料机构、传送机构、上下双面机器视觉机构和分拣机构，所述入料口与喂料机构相连通，所述喂料机构与传送机构相连通，所述传送机构穿过上下双面机器视觉机构，所述传送机构与出料口相连通，所述分拣机构位于上下双面机器视觉机构后方，所述上下双面机器视觉机构、分拣机构与系统服务器相连；其特征在于：所述喂料机构包括喂料盒，所述喂料盒内设有一隔板，将喂料盒的腔体分为前腔和后腔，所述喂料盒底部设有一贯穿前腔和后腔的料槽，所述后腔靠近隔板料槽边上设有监视后腔是否有料的传感器Ⅰ，所述后腔设有一水平方向监视料位的传感器Ⅱ，所述前腔靠近隔板处的料槽中心设有监视后腔是否出料的传感器Ⅲ，所述前腔料槽出口处上沿设有监视前腔是否堵料的传感器Ⅳ，所述喂料盒上设有防止后腔堵料的机构，所述喂料盒下部设有振动器，所述振动器与电压调制器相连，所述传感器Ⅰ、传感器Ⅱ、传感器Ⅲ、传感器Ⅳ、防止后腔堵料的机构、电压调制器与控制器相连，所述控制器与系统服务器相连。

【技术特征摘要】
1.人工智能小麦质检机器人，包括人工智能小麦质检机器人主体和系统服务器；所述人工智能小麦质检机器人主体包括箱体，所述箱体上设有入料口和出料口，所述箱体内设有喂料机构、传送机构、上下双面机器视觉机构和分拣机构，所述入料口与喂料机构相连通，所述喂料机构与传送机构相连通，所述传送机构穿过上下双面机器视觉机构，所述传送机构与出料口相连通，所述分拣机构位于上下双面机器视觉机构后方，所述上下双面机器视觉机构、分拣机构与系统服务器相连；其特征在于：所述喂料机构包括喂料盒，所述喂料盒内设有一隔板，将喂料盒的腔体分为前腔和后腔，所述喂料盒底部设有一贯穿前腔和后腔的料槽，所述后腔靠近隔板料槽边上设有监视后腔是否有料的传感器Ⅰ，所述后腔设有一水平方向监视料位的传感器Ⅱ，所述前腔靠近隔板处的料槽中心设有监视后腔是否出料的传感器Ⅲ，所述前腔料槽出口处上沿设有监视前腔是否堵料的传感器Ⅳ，所述喂料盒上设有防止后腔堵料的机构，所述喂料盒下部设有振动器，所述振动器与电压调制器相连，所述传感器Ⅰ、传感器Ⅱ、传感器Ⅲ、传感器Ⅳ、防止后腔堵料的机构、电压调制器与控制器相连，所述控制器与系统服务器相连。2.根据权利要求1所述的人工智能小麦质检机器人，其特征在于：所述水平方向监视料位的传感器Ⅱ设在后腔水平方向距离底部的≥1cm处。3.根据权利要求1或2所述的人工智能小麦质检机器人，其特征在于：所述防止后腔堵料的机构包括舵机，所述舵机设在喂料盒外，所述舵机通过舵机连杆连有舵机拨片，所述舵机拨片位于后腔内，且靠近隔板和料槽。4.根据权利要求1或2所述的人工智能小麦质检机器人，其特征在于：所述传送机构包括透明同步传送带和同步传送轮，所述同步传送轮布置在箱体上，所述同步传送轮上设有同步齿Ⅰ，所述透明同步传送带的边缘上设有同步齿Ⅱ，所述透明同步传送带的同步齿Ⅱ与同步传送轮的同步齿Ⅰ装配连接，所述透明同步传送带的上部分穿过上下双面机器视觉机构。5.根据权利要求4所述的人工智能小麦质检机器人，其特征在于：所述上下双面机器视觉机构包括上机器视觉机构、上无影光源、上视觉底板、下机器视觉机构、下无影光源和下视觉底板，所述上机器视觉机构、上无影光源位于透明同步传送带上侧后方，所述上视觉底板设于...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋志荣，
申请(专利权)人：长沙荣业软件有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43