一种产品自动分类系统技术方案

本发明专利技术公开了一种产品自动分类系统，包括控制系统、图像检测模块和机器人系统，图像检测模块包括数据采集模块、数据分析模块，数据采集模块采用摄像头进行产品图像的数据采集，将数据发送至数据分析模块；数据分析模块包括预处理模块和特征提取模块，预处理模块对采集的图像数据进行预处理，并将处理后的数据发送至特征提取模块，特征提取模块根据预处理后的图像数据与数据库的数据进行特征提取，识别当前产品的类别和优劣，并将产品的类别和优劣发送至控制系统，控制系统根据产品的类别和优劣调控机器人系统。本发明专利技术可以自动识别产品的类别和优劣，并利用机器人系统自动进行产品分类，机器人系统结构较为简单，能够准确将产品进行分类。进行分类。进行分类。

【技术实现步骤摘要】
一种产品自动分类系统


[0001]本专利技术涉及产品分类
，特别涉及一种产品自动分类系统。

技术介绍

[0002]产品在进行输送过程中，需要进行分类，但目前的产品分类仅仅停留在产品的类别分类上，对产品的优劣无法自动识别，也无法实现产品优劣的分类，需要人工进行区别，这增加了人工的成本，而且目前的产品分类的传动结构过于复杂，在传动过程中无法实现快速分类，降低了产品分类的效率。

技术实现思路

[0003]为了至少解决或部分解决上述问题，提供一种产品自动分类系统。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术提供了如下的技术方案：
[0005]本专利技术一种产品自动分类系统，包括控制系统、图像检测模块和机器人系统，所述图像检测模块包括数据采集模块、数据分析模块，所述数据采集模块采用摄像头进行产品图像的数据采集，将数据发送至数据分析模块；
[0006]所述数据分析模块包括预处理模块和特征提取模块，所述预处理模块对采集的图像数据进行预处理，并将处理后的数据发送至特征提取模块，所述特征提取模块根据预处理后的图像数据与数据库的数据进行特征提取，识别当前产品的类别和优劣，并将产品的类别和优劣发送至控制系统，所述控制系统根据产品的类别和优劣调控机器人系统；
[0007]所述机器人系统包括旋转机器人，所述旋转机器人包括旋转机头，所述旋转机头的一端安装有液压驱动装置，所述液压驱动装置的底部连接有活塞杆，所述活塞杆的一端贯穿旋转机头向下延伸，所述活塞杆的底部连接有连接件，所述连接件的底部设置有夹持装置，所述夹持装置包括螺杆，所述螺杆的两端均设置有夹持件，所述螺杆两端的螺纹旋向相反，所述螺杆的一端连接有驱动电机，所述连接件与螺杆之间通过轴承座相连，所述夹持装置的底部设置有传输带，所述旋转机头的底部连接有旋转电机，所述传输带的前端安装有摄像头。
[0008]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述预处理模块对产品图像依次执行灰度处理、归一化处理，得到预处理图像。
[0009]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述灰度处理采用RGB三个分量将视网膜图像分解为红色R通道、绿色G通道、蓝色B通道，对三个通道的图像按比例进行融合转换为灰度图像；所述归一化处理采用Z分数归一化方法对图像数据集进行维度归一化。
[0010]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述特征提取模块包括强分类器和特征提取，所述强分类器将产品图像与数据库图像进行聚类分析，通过聚类分析得到产品类别，所述特征提取将产品图像与同类别的产品进行比较，提取出具有不同的特征图像，并根据不同的特征图像确定产品的优劣。
[0011]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述具有不同的特征图像包括裂纹、糙面和其
他劣质特征，所述特征提取采用卷积神经网络，所述卷积神经网络包括由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0013]本专利技术可以自动识别产品的类别和优劣，并利用机器人系统自动进行产品分类，机器人系统结构较为简单，能够准确将产品进行分类，并且传动结构相比现有的传动结构更有效率，配合图像检测模块的自动识别，实现产品分类的自动化，减少人工成本，提高分类效率。
附图说明
[0014]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0015]图1是本专利技术的整体结构模块图；
[0016]图2是本专利技术的整体结构示意图；
[0017]图3是本专利技术夹持装置的整体结构示意图；
[0018]图中：1、控制系统；2、图像检测模块；3、机器人系统；4、数据采集模块；5、数据分析模块；6、摄像头；7、预处理模块；8、特征提取模块；9、旋转机器人；10、旋转机头；11、液压驱动装置；12、活塞杆；13、连接件；14、夹持装置；15、螺杆；16、夹持件；17、驱动电机；18、轴承座；19、传输带；20、旋转电机。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。其中附图中相同的标号全部指的是相同的部件。
[0020]此外，如果已知技术的详细描述对于示出本专利技术的特征是不必要的，则将其省略。需要说明的是，下面描述中使用的词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
[0021]还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0022]实施例1
[0023]如图1
‑
3所示，本专利技术提供一种产品自动分类系统，包括控制系统1、图像检测模块2和机器人系统3，图像检测模块2包括数据采集模块4、数据分析模块5，数据采集模块4采用摄像头6进行产品图像的数据采集，将数据发送至数据分析模块5；
[0024]数据分析模块5包括预处理模块7和特征提取模块8，预处理模块7对采集的图像数据进行预处理，并将处理后的数据发送至特征提取模块8，特征提取模块8根据预处理后的图像数据与数据库的数据进行特征提取，识别当前产品的类别和优劣，并将产品的类别和优劣发送至控制系统1，控制系统1根据产品的类别和优劣调控机器人系统3，
[0025]机器人系统3包括旋转机器人9，旋转机器人9包括旋转机头10，旋转机头10的一端
安装有液压驱动装置11，液压驱动装置11的底部连接有活塞杆12，活塞杆12的一端贯穿旋转机头10向下延伸，活塞杆12的底部连接有连接件13，连接件13的底部设置有夹持装置14，夹持装置14包括螺杆15，螺杆15的两端均设置有夹持件16，螺杆15两端的螺纹旋向相反，螺杆15的一端连接有驱动电机17，连接件13与螺杆15之间通过轴承座18相连，夹持装置14的底部设置有传输带19，旋转机头10的底部连接有旋转电机20，传输带19的前端安装有摄像头6。
[0026]具体的，预处理模块7对产品图像依次执行灰度处理、归一化处理，得到预处理图像，灰度处理采用RGB三个分量将视网膜图像分解为红色R通道、绿色G通道、蓝色B通道，对三个通道的图像按比例进行融合转换为灰度图像；归一化处理采用Z分数归一化方法对图像数据集进行维度归一化，
[0027]特征提取模块8包括强分类器和特征提取，强分类器将产品图像与数据库图像进行聚类分析，通过聚类分析得到产品类别，特征提取将产品图像与同类别的产品进行比较，提取出具有不同的特征图像，并根据不同的特征图像确定产品的优劣，
[0028]具有不同的特征图像包括裂纹、糙面和其他劣质特征，特征提取采用卷积神经网络，卷积神经网络包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品自动分类系统，其特征在于，包括控制系统(1)、图像检测模块(2)和机器人系统(3)，所述图像检测模块(2)包括数据采集模块(4)、数据分析模块(5)，所述数据采集模块(4)采用摄像头(6)进行产品图像的数据采集，将数据发送至数据分析模块(5)；所述数据分析模块(5)包括预处理模块(7)和特征提取模块(8)，所述预处理模块(7)对采集的图像数据进行预处理，并将处理后的数据发送至特征提取模块(8)，所述特征提取模块(8)根据预处理后的图像数据与数据库的数据进行特征提取，识别当前产品的类别和优劣，并将产品的类别和优劣发送至控制系统(1)，所述控制系统(1)根据产品的类别和优劣调控机器人系统(3)，所述机器人系统(3)包括旋转机器人(9)，所述旋转机器人(9)包括旋转机头(10)，所述旋转机头(10)的一端安装有液压驱动装置(11)，所述液压驱动装置(11)的底部连接有活塞杆(12)，所述活塞杆(12)的一端贯穿旋转机头(10)向下延伸，所述活塞杆(12)的底部连接有连接件(13)，所述连接件(13)的底部设置有夹持装置(14)，所述夹持装置(14)包括螺杆(15)，所述螺杆(15)的两端均设置有夹持件(16)，所述螺杆(15)两端的螺纹旋向相反，所述螺杆(15)的一端连接有驱动电机(17...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾明艳，
申请(专利权)人：贾明艳，
类型：发明
国别省市：