【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络的金银花药材快速净选方法及系统
本申请属于中药材净选
,尤其是涉及一种基于卷积神经网络的金银花药材快速净选方法及系统。
技术介绍
金银花为多年生半常绿缠绕及匍匐茎的灌木,是制药企业生产中成药的常用原材料。由于金银花药材的采购价格比山银花药材高出数倍,在利益面前,不少药商在金银花药材中掺山银花、杂花草、树枝等杂质,以次充好,增加了制药企业在收货检验环节的工作量,也同时对制药企业所生产产品的质量稳定性造成影响。目前通行的检测方法,即在制药企业来料收货时,人工对原药材进行小部分取样抽检,通过人工辨别、化验室离线成分检测分析的方式对原料质量进行鉴定。检验合格的原药材运输至前处理车间,车间工人对药材中的不合格品及杂质进行挑选剔除。由于原药材单批次来料量巨大,往往为上百包,同时抽检取样送检数量较小,并不能真实的代表整批次药材的质量;对产品质量的二次把控都集中在前处理环节的挑选工序,人工挑选易产生视觉疲劳,并不能完全将杂质挑选出来。鉴于此,需要一种能有效辅助净选操作工人快速准确识别金银花药材中的不 ...
【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1:将金银花药材运输至高处,以40-60cm的高度落到水平传输带,金银花药材下落过程中由第一风机进行吹风,风速为2.0-3.0m/s;/nS2:通过水平传输带上方设置的工业摄像相机拍摄形成图像或者影像;/nS3:将拍摄的图像或者影像传输到处理器内,对拍摄的图像或者从影像内截取图像进行处理并按照图像坐标分割成图像块并标记图像块的坐标信息;/nS4:将图像块输入到训练好的卷积神经网络中,对图像中的金银花药材是否合格进行识别并标识出包括杂质的图像块,之后根据标记的坐标信息,将杂质的位置显示在图像上,便于 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:将金银花药材运输至高处,以40-60cm的高度落到水平传输带,金银花药材下落过程中由第一风机进行吹风,风速为2.0-3.0m/s;
S2:通过水平传输带上方设置的工业摄像相机拍摄形成图像或者影像;
S3:将拍摄的图像或者影像传输到处理器内,对拍摄的图像或者从影像内截取图像进行处理并按照图像坐标分割成图像块并标记图像块的坐标信息;
S4:将图像块输入到训练好的卷积神经网络中,对图像中的金银花药材是否合格进行识别并标识出包括杂质的图像块,之后根据标记的坐标信息,将杂质的位置显示在图像上,便于挑选工将杂质挑出。
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,所述水平传输带为黑色或者紫色。
3.根据权利要求1或2所述的基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,水平传输带两旁还设置有第二风机,所述第二风机能吹出4.0-5.0m/s的风。
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,所述风机为两个,分别位于水平传输带的两侧且沿水平传输带的传输方向前后布置。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,所述工业摄像相机与水平传输带呈40-60°的角度。
6.根据权利要求1-5任一项所述的基于卷积神经网络的金银花快速净选方法,其特征在于,金银花药材由倾斜传输带运输至高处。
7.一种基于卷积神经网络的金银花快速净选系统,其特征在于,包括:
LED光源、工业摄像相机、第一风机、图像预处理模块、生产电子看板、图像识别模块;
LED光源:用于提供工业摄像相机所需的光照;
第一...
【专利技术属性】
技术研发人员:高波,罗川,
申请(专利权)人:安徽华润金蟾药业股份有限公司,华润三九医药股份有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽;34
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