基于神经网络自动分拣烟叶的方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种基于神经网络自动分拣烟叶的方法及装置，该装置包括：拆包机，与振动输送机相连接；振动输送机，与拆包机及限高机构相连接；限高机构，与振动输送机及均布传送带相连接；均布传送带，与限高机构及烟叶分拣器相连接；烟叶分拣器，与均布传送带及烟叶分拣装箱器相连接，获取待分拣烟叶的自然图像，分析得到待分拣烟叶的自然特征信息数据，与预设的经过烟叶神经网络训练得到的自然分级策略对比，得到待分拣烟叶的分拣级别，按照分拣级别将待分拣烟叶传输至烟叶分拣装箱器；烟叶分拣装箱器，与烟叶分拣器及烟叶放置箱相连接；烟叶放置箱，与烟叶分拣装箱器相连接。本发明专利技术实现了智能、高效、标准化且低成本的烟叶分拣。

Method and device of automatic tobacco leaf sorting based on Neural Network

The application provides a method and a device for automatically sorting tobacco leaves based on neural network, the device includes: a unpacker, which is connected with a vibrating conveyor; a vibrating conveyor, which is connected with a unpacker and a height limiting mechanism; a height limiting mechanism, which is connected with a vibrating conveyor and a uniformly distributed conveyor belt; a uniformly distributed conveyor belt, which is connected with a height limiting mechanism and a tobacco leaf sorter; a tobacco leaf sorter, which is connected with a uniformly distributed conveyor belt The conveyor belt is connected with the tobacco leaf sorting and packing device to obtain the natural image of the tobacco leaf to be sorted, analyze and obtain the natural characteristic information data of the tobacco leaf to be sorted, and compare with the preset natural classification strategy trained by the neural network of the tobacco leaf to obtain the sorting level of the tobacco leaf to be sorted, and transmit the tobacco leaf to be sorted to the tobacco leaf sorting and packing device according to the sorting level; the tobacco leaf sorting and packing device It is connected with the Tobacco Sorter and the tobacco placing box; the tobacco placing box is connected with the tobacco sorting box. The invention realizes intelligent, efficient, standardized and low-cost tobacco leaf sorting.

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络自动分拣烟叶的方法及装置
本申请涉及自动化控制的
，尤其涉及一种基于神经网络自动分拣烟叶的方法及装置。
技术介绍
烟叶，为烟草工业的原料，是一种重要的经济作物，在我国的种植面积也非常广泛，在我国的农业生产中占有重要的地位。烟叶的品质和生产工艺会直接影响到由烟叶制成的烟草产品的质量。在烟叶种植过程中，由于受到不同地域气候、环境、土壤及烟叶品种、着生部位、栽植方式和烘烤制作和保存工艺的影响，使得烟叶原材料的质量差异很大。因此，需要对不同品质的烟叶进行分级，以不同的加工工艺条件针对不同等级烟叶制作得到不同等级经济价值的烟叶制品。烟叶分级的主要依据是基于烟叶的生长部位、颜色、成熟度、叶片结构、残伤、长度尺寸等特征。现有阶段，对烟叶的分级主要采用的是依据国家烟叶分级标准，通过人为感官来进行分拣，需要耗费的劳动强度大、人力多，效率低，而且受人为主观因素影响，使得烟叶分拣的精度低、分拣质量达不到分级要求。由于烟叶形态多样、没有特定的纹理特征，颜色结构也较为复杂，仅靠人为从形态、纹理和颜色等单一特征来区分烟叶进行分拣很容易产生误判和漏判的情况。随着人们生活水平的提升，对烟叶制品的质量追求也越来越高，在烟叶质量要求逐步提高的今天，传统人工分拣烟叶的方法既不能满足烟叶分级品质的要求，也达不到分拣效率的要求，还增加了烟叶分拣的成本，不利于烟叶行业的发展。因此，如何提供一种智能、高效、标准化且低成本对烟叶进行分拣的方案是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种基于神经网络自动分拣烟叶的方法及装置，解决现有技术中烟叶分拣无标准化，分拣品质差、分拣效率低、成本高的的技术问题。为达到上述目的，本申请提供一种基于神经网络自动分拣烟叶的方法，包括：将打包好的烟叶经过拆包机拆解后输入振动输送机，在所述振动输送机中振动和拨料杆逆向旋转，将所述烟叶持续抖散后，通过预设的限高机构得到抖散烟叶；利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；将所述待分拣烟叶以预设的速度经过烟叶分拣器，所述烟叶分拣器获取所述待分拣烟叶的自然图像，分析得到所述待分拣烟叶的自然特征信息数据，与预设的经过烟叶神经网络训练得到的自然分级策略对比，得到所述待分拣烟叶的分拣级别，按照所述分拣级别将所述待分拣烟叶传输至烟叶分拣装箱器；所述烟叶分拣装箱器在所述待分拣烟叶到达时，开启所述分拣级别对应的烟叶放置箱容纳所述待分拣烟叶。可选地，其中，所述自然分级策略，为：采集训练烟叶的自然光图片，按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片得到所述训练烟叶的自然特征信息数据；将所述训练烟叶进行光谱分析，得到所述训练烟叶的光谱特征信息数据；将所述训练烟叶的所述自然特征信息数据及光谱特征信息数据对应，进行神经网络训练得到烟叶的自然特征与光谱特征的关联模型；根据所述光谱特征信息数据建立所述烟叶的光谱烟叶分级策略，基于所述关联模型得到所述烟叶的自然分级策略。可选地，其中，采集训练烟叶的自然光图片，按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片得到所述训练烟叶的自然特征信息数据，为：将训练烟叶/待分拣烟叶导入检测暗室，通过预设的恒定光源进行打光，以相机对每组所述训练烟叶片/待分拣烟叶拍照，采集所述训练烟叶/待分拣烟叶的自然光图片；按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片，得到所述训练烟叶/待分拣烟叶的自然特征信息数据。可选地，其中，利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶，为：将所述抖散烟叶经过大于或等于两级的限高逆向拨动机构后，进入到限高均布斜坡传送带传送；传送的所述抖散烟叶经过振动输送机使得烟叶松散，向后一级均布皮带传送，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶。可选地，其中，利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶，为：利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；检测到所述间隔槽内承载的所述抖散烟叶大于或等于两片时，将该超标的所述抖散烟叶传送至抛料装载箱中。另一方面，本专利技术还提供一种基于神经网络自动分拣烟叶的装置，包括：拆包机、振动输送机、限高机构、均布传送带、烟叶分拣器、烟叶分拣装箱器及烟叶放置箱；其中，所述拆包机，与所述振动输送机相连接，将打包好的烟叶经过拆包机拆解后输入振动输送机；所述振动输送机，与所述拆包机及限高机构相连接，在所述振动输送机中振动和拨料杆逆向旋转，将所述烟叶持续抖散；所述限高机构，与所述振动输送机及均布传送带相连接，以预设高度的限高杆对抖散的烟叶限高得到抖散烟叶；所述均布传送带，与所述限高机构及烟叶分拣器相连接，拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；所述烟叶分拣器，与所述均布传送带及烟叶分拣装箱器相连接，以预设的速度传送所述待分拣烟叶，获取所述待分拣烟叶的自然图像，分析得到所述待分拣烟叶的自然特征信息数据，与预设的经过烟叶神经网络训练得到的自然分级策略对比，得到所述待分拣烟叶的分拣级别，按照所述分拣级别将所述待分拣烟叶传输至烟叶分拣装箱器；所述烟叶分拣装箱器，与所述烟叶分拣器及烟叶放置箱相连接，在所述待分拣烟叶到达时，开启所述分拣级别对应的烟叶放置箱；所述烟叶放置箱，与所述烟叶分拣装箱器相连接，容纳对应分级的所述待分拣烟叶。可选地，其中，所述烟叶分拣器，包括：待分拣烟叶自然特征采集器、自然分级策略分析处理器及烟叶分拣级别控制器；其中，所述待分拣烟叶自然特征采集器，与所述均布传送带及烟叶分拣级别控制器相连接，获取所述待分拣烟叶的自然图像，分析得到所述待分拣烟叶的自然特征信息数据；所述自然分级策略分析处理器，与所述烟叶分拣级别控制器相连接，采集训练烟叶的自然光图片，按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片得到所述训练烟叶的自然特征信息数据；将所述训练烟叶进行光谱分析，得到所述训练烟叶的光谱特征信息数据；将所述训练烟叶的所述自然特征信息数据及光谱特征信息数据对应，进行神经网络训练得到烟叶的自然特征与光谱特征的关联模型；根据所述光谱特征信息数据建立所述烟叶的光谱烟叶分级策略，基于所述关联模型得到所述烟叶的自然分级策略；所述烟叶分拣级别控制器，与所述待分拣烟叶自然特征采集器、自然分级策略分析处理器及烟叶分拣装箱器相连接，将所述待分拣烟叶的自然特征信息数据与所述自然分级策略对比，得到所述待分拣烟叶的分拣级别，按照所述分拣级别将所述待分拣烟叶传输至烟叶分拣装箱器。可选地，其中，所述自然分级策略分析处理器，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络自动分拣烟叶的方法，其特征在于，包括：/n将打包好的烟叶经过拆包机拆解后输入振动输送机，在所述振动输送机中振动和拨料杆逆向旋转，将所述烟叶持续抖散后，通过预设的限高机构得到抖散烟叶；/n利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；/n将所述待分拣烟叶以预设的速度经过烟叶分拣器，所述烟叶分拣器获取所述待分拣烟叶的自然图像，分析得到所述待分拣烟叶的自然特征信息数据，与预设的经过烟叶神经网络训练得到的自然分级策略对比，得到所述待分拣烟叶的分拣级别，按照所述分拣级别将所述待分拣烟叶传输至烟叶分拣装箱器；/n所述烟叶分拣装箱器在所述待分拣烟叶到达时，开启所述分拣级别对应的烟叶放置箱容纳所述待分拣烟叶。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络自动分拣烟叶的方法，其特征在于，包括：
将打包好的烟叶经过拆包机拆解后输入振动输送机，在所述振动输送机中振动和拨料杆逆向旋转，将所述烟叶持续抖散后，通过预设的限高机构得到抖散烟叶；
利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；
将所述待分拣烟叶以预设的速度经过烟叶分拣器，所述烟叶分拣器获取所述待分拣烟叶的自然图像，分析得到所述待分拣烟叶的自然特征信息数据，与预设的经过烟叶神经网络训练得到的自然分级策略对比，得到所述待分拣烟叶的分拣级别，按照所述分拣级别将所述待分拣烟叶传输至烟叶分拣装箱器；
所述烟叶分拣装箱器在所述待分拣烟叶到达时，开启所述分拣级别对应的烟叶放置箱容纳所述待分拣烟叶。


2.根据权利要求1所述的基于神经网络自动分拣烟叶的方法，其特征在于，所述自然分级策略，为：
采集训练烟叶的自然光图片，按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片得到所述训练烟叶的自然特征信息数据；
将所述训练烟叶进行光谱分析，得到所述训练烟叶的光谱特征信息数据；将所述训练烟叶的所述自然特征信息数据及光谱特征信息数据对应，进行神经网络训练得到烟叶的自然特征与光谱特征的关联模型；
根据所述光谱特征信息数据建立所述烟叶的光谱烟叶分级策略，基于所述关联模型得到所述烟叶的自然分级策略。


3.根据权利要求2中所述的基于神经网络自动分拣烟叶的方法，其特征在于，采集训练烟叶的自然光图片，按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片得到所述训练烟叶的自然特征信息数据，为：
将训练烟叶/待分拣烟叶导入检测暗室，通过预设的恒定光源进行打光，以相机对每组所述训练烟叶片/待分拣烟叶拍照，采集所述训练烟叶/待分拣烟叶的自然光图片；
按预设的烟叶特征维度信息分析所述自然光图片，得到所述训练烟叶/待分拣烟叶的自然特征信息数据。


4.根据权利要求1所述的基于神经网络自动分拣烟叶的方法，其特征在于，利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶，为：
将所述抖散烟叶经过大于或等于两级的限高逆向拨动机构后，进入到限高均布斜坡传送带传送；
传送的所述抖散烟叶经过振动输送机使得烟叶松散，向后一级均布皮带传送，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶。


5.根据权利要求1至4中任意一项所述的基于神经网络自动分拣烟叶的方法，其特征在于，利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶，为：
利用均布传送带拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；
检测到所述间隔槽内承载的所述抖散烟叶大于或等于两片时，将该超标的所述抖散烟叶传送至抛料装载箱中。


6.一种基于神经网络自动分拣烟叶的装置，其特征在于，包括：拆包机、振动输送机、限高机构、均布传送带、烟叶分拣器、烟叶分拣装箱器及烟叶放置箱；其中，
所述拆包机，与所述振动输送机相连接，将打包好的烟叶经过拆包机拆解后输入振动输送机；
所述振动输送机，与所述拆包机及限高机构相连接，在所述振动输送机中振动和拨料杆逆向旋转，将所述烟叶持续抖散；
所述限高机构，与所述振动输送机及均布传送带相连接，以预设高度的限高杆对抖散的烟叶限高得到抖散烟叶；
所述均布传送带，与所述限高机构及烟叶分拣器相连接，拨动所述抖散烟叶，通过间隔分格栏使得每个所述间隔槽内承载一片所述抖散烟叶，得到单独分布的待分拣烟叶；
所述烟叶分拣器，与所述均布传送带及烟叶分拣装箱器相连接，以预设的速度传送所述待分拣烟叶，获取所述待分拣烟叶的自然图像，分析得到所述待分拣烟叶的自然特征信息数据，与预设的经过烟叶神经网络训练得到的自然...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐升，任翔，汤恒亮，张永耿，张剑，
申请(专利权)人：深圳市微蓝智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44