一种三七异物视觉实时检测分拣系统及分拣方法技术方案

本发明专利技术公开了一种三七异物视觉实时检测分拣系统分拣方法，本发明专利技术通过振动筛选机构进行初筛，从而适当减轻后续模块的工作量，通过视觉分拣模块可以有效地用于采集传送模块传送的经初筛的三七，再进一步地控制器通过调用冻结模型可以进一步用于识别异物，并进一步根据识别结果驱动机械抓手动作实现分拣，通过本发明专利技术公开的系统及方法，有效解决了现阶段的三七处理自动化流水线作业中，三七清洗质量完全是靠工作人员进行抽样检测导致存在遗留异物三七的不足，本发明专利技术方法利用深度学习方法进行分析，自动输出识别分拣结果，结合视觉分拣模块，自动剔除不合格的产品，有效降低了工人的劳动强度，同时还可以提高分拣准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种三七异物视觉实时检测分拣系统及分拣方法
本专利技术涉及一种三七异物视觉实时检测分拣系统及分拣方法，属于农业产品视觉识别与分拣

技术介绍
在三七相关产品生产高峰期，三七生产处理厂每日需处理大量三七原材料。较为完善的三七处理自动化流水线主要包括清洗、烘烤、切片或者制粉。而在清洗流程中，由于三七形状与表面纹理复杂，其主根上会经常夹杂一些难以去除的泥沙和石块等异物。因此，清洗质量是否达标是三七产品后续医药深加工的基本前提和保障。在现阶段的三七处理自动化流水线作业中，三七清洗质量完全是靠工作人员进行人工目视方式的异物抽样检测，这就导致了三七清洗质量检测方法存在着诸多局限。三七的清洗时间过短，其表面附着的异物难以洗净；工业传送带速度过快或者工作人员检测时间过长，都会导致检测质量下降，因此有必要研究一种三七分拣的系统及方法。
技术实现思路
本专利技术提供了一种三七异物视觉实时检测分拣系统，通过该系统提供了三七基于视觉实时检测的三七分拣平台，并进一步提供了一种三七异物视觉实时检测分拣方法，通过该方法可以有效地用于分拣存在异物的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三七异物视觉实时检测分拣系统，其特征在于：包括振动筛选机构(1)、视觉分拣模块(2)、传送模块(3)、控制器；其中振动筛选机构(1)用于对三七进行振动及初筛，传送模块(3)用于传送经初筛后的三七，视觉分拣模块(2)用于对传送模块(3)上的物体进行拍照及根据控制器的驱动进行三七分拣。/n

【技术特征摘要】
1.一种三七异物视觉实时检测分拣系统，其特征在于：包括振动筛选机构(1)、视觉分拣模块(2)、传送模块(3)、控制器；其中振动筛选机构(1)用于对三七进行振动及初筛，传送模块(3)用于传送经初筛后的三七，视觉分拣模块(2)用于对传送模块(3)上的物体进行拍照及根据控制器的驱动进行三七分拣。


2.根据权利要求1所述的三七异物视觉实时检测分拣系统，其特征在于：所述振动筛选机构(1)包括筛子(4)、顶框(5)、凸轮(6)、小齿轮(7)、大齿轮(8)、电机机架(9)、电机(10)、机架I；其中电机(10)安装在电机机架(9)上，电机机架(9)固定在机架I上，电机(10)输出轴驱动位于筛子(4)一侧的大齿轮(8)转动，大齿轮(8)与位于大齿轮(8)上方的小齿轮(7)啮合，下齿轮(7)的转动带动凸轮(6)转动，顶框(5)固定在筛子(4)一侧用于提供凸轮(6)转动空间，筛子(4)通过两侧的支架与弹簧连接安装在机架I上，且筛子(4)的筛面呈倾斜布置，通过凸轮(6)转动带动顶框(5)及筛子(4)共同上下振动对三七进行初筛。


3.根据权利要求1所述的三七异物视觉实时检测分拣系统，其特征在于：所述视觉分拣模块(2)包括机架II(11)、纵向线性模组(12)、横向线性模组(13)、竖向线性模组(14)、机械抓手(15)、工业相机(16)、光源、红外传感器；其中机架II(11)固定在地面上，两组纵向线性模组(12)固定在机架II(11)上方，横向线性模组(13)固定在两组纵向线性模组(12)的滑块上，竖向线性模组(14)位于两组纵向线性模组(12)之间且固定横向线性模组(13)的滑块上，机械抓手(15)固定在竖向线性模组(14)的滑块上，工业相机(16)安装在机架II(11)上用于拍摄传送模块(3)中传送带(22)处的图像，光源用于打光，红外传感器用于感应传送带(22)上是否有物体通过。


4.根据权利要求1所述的三七异物视觉实时检测分拣系统，其特征在于：所述传送模块(3)包括机架III、电机支撑板(17)、电机I(18)、皮带(19)、皮带轮(20)、皮带轴(21)、传送带(22)；其中电机支撑板(17)固定在机架III上，电机I(18)固定在电机支撑板(17)上，电机I(18)驱动第一个皮带轮(20)转动，第一个皮带轮(20)通过皮带(19)带动第二个皮带轮(20)及安装第二个皮带轮(20)的第一根皮带轴(21)转动，两根皮带轴(21)通过传送带(22)连接，通过皮带轴(21)带动传送带(22)运动。


5.一种三七异物视觉实时检测分拣方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：
Step1、构建三七异物图像数据集；
Step2、搭建深度学习网络模型，并采用图像数据集中的训练集训练模型，获得权重参数；
Step3、输入图像数据集中的验证集利用深度学习网络框架TensorFlow对所有权重参数进行性能评估，筛选得到最优权重参数；并利用最优权重参数生成冻结模型；
Step4、开启工业相机(16)并设置初始参数；
Step5、红外传感器感应到物体通过，触发工业相机(16)采集三七图像，控制器对接收的工业相机(16)传来的三七图像进行预处理，调用冻结模型对预处理过的三七图像进行异物实时检测，根据目标实...

【专利技术属性】
技术研发人员：王森，杨荣良，陈明方，崔禹，王庆健，林森，陈中平，潘云龙，陈江，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53