一种基于深度学习的自由落体果蔬分选方法及系统技术方案

一种基于深度学习的自由落体果蔬分选方法和系统，属于果蔬分选领域。电气控制箱安装于设备外壳外侧，显示触控装置安装于设备外壳的前侧，畚斗倾斜安装于进料口下方，直振器安装于畚斗底部，溜槽与畚斗相接，理料帘设置于溜槽上方，光电传感器安装溜槽下方，第一喷嘴阵列与高频电磁阀阵列连接，第二喷嘴阵列与高频电磁阀阵列连接，第二落料板设置于第一、二喷嘴阵列之间的对侧，第一、二图像采集箱安装在机架内前后两端，两个彩色线扫相机安装于第一、二图像采集箱内，第一光源箱和第一光源背景箱互呈角度位于溜槽右侧，第二光源箱和第二光源背景箱互呈角度位于溜槽左侧。本发明专利技术能大大提高检测果蔬的速度，具有分选功能，剔除精度高，维护成本低。

A Free-falling Fruit and Vegetable Sorting Method and System Based on Deep Learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的自由落体果蔬分选方法及系统
本专利技术属于果蔬分选领域，具体涉及一种基于深度学习的自由落体果蔬分选方法及系统。
技术介绍
现阶段果蔬分选行业，主要依靠人工拣选，自动化水平低、效率低、人力资源成本开销大。对于枸杞等小颗粒物体，采用色选技术，通过颜色检查缺陷，目前已成熟广泛应用。但对于干红枣、西红柿等品种，涉及品相判定及复杂的缺陷而非单纯颜色大小辨识，依然停留在人工拣选阶段。在检测算法方面，目前果蔬分选普遍采用常规图像处理算法，主要通过颜色、边缘检测等技术来实现对不同种类果蔬的颜色大小及明显缺陷的检测。在涉及果蔬表面纹理，品相等等主观性较强的检测项目，则难以实现检测。在检测机构方面，目前基于常规视觉算法果蔬分选设备，由于检测算法运行速度条件限制，普遍采用履带式分选系统，因此无法检测背面区域、检测速度慢、设备复杂、维护成本高。在分选机构方面，对比目前常规自由落体分选系统采用单排气嘴喷气分选机构，分选结果只能分成两类。检测物体较小，采用区域检测算法，剔除精度较差。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述技术问题，提供了一种基于深度学习的自由落体果蔬分选方法及系统。本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的自由落体果蔬分选系统，其特征在于，包括：进料漏斗(1)、电气控制箱(2)、显示触控装置(3)、多块快拆防护板(4)、第一图像采集箱(5)、两个彩色线扫相机(6)、第一光源箱(8)、第一光源背景箱(9)、光电传感器(10)、高频电磁阀阵列(11)、第一落料阻挡帘(12)、两个喷嘴阵列、第一落料板(15)、第二落料板(16)、喷气挡板(17)、第三落料阻挡帘(18)、第二落料阻挡帘(19)、第二光源背景箱(20)、第二光源箱(21)、第二图像采集箱(22)、机架(23)、减震弹簧(24)、直振器(25)、畚斗(27)、理料帘(29)、溜槽(30)；所述两个喷嘴阵列分别是第一喷...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的自由落体果蔬分选系统，其特征在于，包括：进料漏斗(1)、电气控制箱(2)、显示触控装置(3)、多块快拆防护板(4)、第一图像采集箱(5)、两个彩色线扫相机(6)、第一光源箱(8)、第一光源背景箱(9)、光电传感器(10)、高频电磁阀阵列(11)、第一落料阻挡帘(12)、两个喷嘴阵列、第一落料板(15)、第二落料板(16)、喷气挡板(17)、第三落料阻挡帘(18)、第二落料阻挡帘(19)、第二光源背景箱(20)、第二光源箱(21)、第二图像采集箱(22)、机架(23)、减震弹簧(24)、直振器(25)、畚斗(27)、理料帘(29)、溜槽(30)；所述两个喷嘴阵列分别是第一喷嘴阵列(13)和第二喷嘴阵列(14)，所述第一喷嘴阵列(13)和第二喷嘴阵列(14)均包括多个喷嘴控制单元；多块快拆防护板(4)安装于机架(23)外围，由机架(23)和多块快拆防护板(4)组成一个立方体设备外壳，所述设备外壳的上端有一进料口；所述电气控制箱(2)安装于所述设备外壳的外侧壁上，所述显示触控装置(3)安装于所述设备外壳的前侧面上；所述进料漏斗(1)安装于所述进料口处；所述畚斗(27)倾斜安装于所述进料口下方；所述直振器(25)安装于所述畚斗(27)的底部；所述减震弹簧(24)的两端分别连接所述直振器(25)的底部和机架(23)上；所述溜槽(30)安装于机架(23)内，且所述溜槽(30)的前端与所述畚斗(27)的后端相接；所述理料帘(29)安装于机架(23)内，且竖直设置于所述溜槽(30)的上方；所述光电传感器(10)安装于机架(23)内，且设置于所述溜槽(30)的下方；所述电气控制箱(2)接收所述光电传感器(10)发出的电信号，并对电信号处理后发给所述高频电磁阀阵列(11)；高频电磁阀阵列(11)安装于机架(23)内；所述第一喷嘴阵列(13)设置于所述溜槽(30)的下方，通过第一气路与所述高频电磁阀阵列(11)连接，所述第一气路穿过第一阀板，第一阀板安装在机架(23)上；所述第二喷嘴阵列(14)设置于所述第一喷嘴阵列(13)的下方，通过第二气路与所述高频电磁阀阵列(11)连接，第二气路穿过第二阀板，第二阀板安装在机架(23)上；喷气挡板(17)安装于机架(23)内，且位于所述第一喷嘴阵列(13)的对侧；第二落料板(16)安装于机架(23)内，且设置于第一喷嘴阵列(13)和第二喷嘴阵列(14)之间的对侧，并位于所述喷气挡板(17)的下方，第二落料板(16)的左端向下倾斜设置；第三落料阻挡帘(18)安装于所述喷气挡板(17)的下部；第一落料板(15)安装于机架(23)内，且位于所述第二落料板(16)的下方，所述第一落料板(15)由下凹板和直板构成，下凹板位于直板的右侧，下凹板向右倾斜设置，直板向左下方倾斜设置，下凹板的左端与直板的右端相连，由第二落料板(16)、下凹板和直板组成三通道集料装置，所述第二落料阻挡帘(19)安装于所述第二落料板(16)的下表面，并位于所述第一落料板(15)的左侧；所述第一落料阻挡帘(12)安装于机架(23)内，且位于所述第一落料板(15)的右侧；第一图像采集箱(5)和第二图像采集箱(22)分别安装在机架(23)内前后两端；两个彩色线扫相机(6)分别安装于所述第一图像采集箱(5)和所述第二图像采集箱(22)内；所述第一光源箱(8)和所述第一光源背景箱(9)互呈角度安装于机架(23)内且位于所述溜槽(30)的右侧；所述第二光源箱(21)和所述第二光源背景箱(20)互呈角度安装于机架(23)内且位于所述溜槽(30)的左侧，所述高频电磁阀阵列(11)的进气口处安装有气源压力传感器。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自由落体果蔬分选系统，其特征在于，所述基于深度学习的自由落体果蔬分选系统还包括两个光学保护窗(7)，所述两个光学保护窗(7)分别安装在所述第一图像采集箱(5)和第二图像采集箱(22)的左侧面和右侧面。3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的自由落体果蔬分选系统，其特征在于，所述两个光学保护窗(7)均采用石英玻璃制成。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自由落体果蔬分选系统，其特征在于，所述畚斗(27)和所述溜槽(30)的表面均喷涂有特氟龙涂层。5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的自由落体果蔬分选系统，其特征在于，所述第一光源背景箱(9)和所述第二光源背景箱(20)中均包括：背景LED灯板(31)、两个导光板安装支架(32)、导光系统遮光板(33)、导光板(34)、透明防护板(35)、物料灯非球面透镜(36)、物料灯系统遮光板(37)、两个物料灯透镜安装支架(38)、物料灯柱面透镜(39...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡兆晖，周聪辉，林学杰，陈秋强，张松勇，卢祺斌，
申请(专利权)人：福建铂格智能科技股份公司，
类型：发明
国别省市：福建,35