本发明专利技术公开了一种基于深度学习方法的木皮颜色分拣系统及装置，包括第一传送装置、第一视觉检测装置、第一翻转机、第二传送装置、第二视觉检测装置、第二翻转机、第三传送装置，所述第二传送装置设置在第一传送装置与第三传送装置之间的后侧，且位于第一传送装置的下方，第三传送装置的上方，所述第一传送装置与第二传送装置之间设有第一翻转机。通过N毫米厚度木皮第二下料处下料，相较于人工分拣，其颜色类别更准确、一致，色号分拣质量高，能够准确的分拣出多种颜色相差不大的色号，同时能够避免人工分拣给分拣人员带来的视觉疲劳，并能够显著提高分拣效率，进一步的，能够应用在木皮种类不同、色号相差较小、木皮厚度不同的情况下，应用面广泛。应用面广泛。应用面广泛。
【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习方法的木皮颜色分拣系统及装置
[0001]本专利技术涉及工业智能制造
，特别涉及一种基于深度学习方法的木皮颜色分拣系统及装置。
技术介绍
[0002]随着数字化时代的到来，越来越多的企业开始走向数字化转型之路，通过数字化转型来提升运营效率、改变运作方式以提升在未来的市场中的竞争力，传统木地板行业也跟随数字化浪潮进行智慧工厂的打造，在木地板行业，地板生产厂商会依据不同的订单来对木板的木皮按照颜色或纹理进行分拣，然后根据订单需求确定使用什么类型的木皮进行地板的生产。
[0003]目前对木皮进行合格品、不合格品的分拣，以及按照颜色分拣为不同的类别的工作主要是采用人工分拣的方法，在人工分拣模式下存在着许多不规范的地方，不同的人分拣标准是有一定差异性的，并且长时间身处同一个环境下依赖眼睛进行工作会造成视觉疲劳，导致木皮分拣结果不稳定，品质的持续性差，同时工厂的工作环境比较开放，自然光线对人眼造成的影响，同样会降低木皮分拣质量。
[0004]现阶段在木皮生产领域，大多数人在装修的时候会重点关注木板的颜色、花纹以及不同色号木板的搭配，所以木地板生产厂商单纯的对木皮划分不同的等级明显不能满足用户的需求，因此就需要在对木皮进行等级划分、不合格品过滤品后再进行色号的划分，从而满足不同用户的需求，木皮色号的划分一般会受到不同树种的影响，对于同一树种的木皮还会划分为不同的厚度、不同的级别，对于厚度不同、级别不同的木皮，相同色号也是有一定色差的，而且同一厚度、同一级别下的木皮会划分为若干色号，相邻色好的木皮之间颜色差异很小，因此对算法精度要求很高，而现有的颜色分拣方法大多是对成品地板的颜色分拣或者是对木皮做简单的颜色分类，并不适用于木皮种类繁多且相邻色号色差小的分类场景。
技术实现思路
[0005]一种基于深度学习的木皮颜色分拣装置，包括第一传送装置、第一视觉检测装置、第一翻转机、第二传送装置、第二视觉检测装置、第二翻转机、第三传送装置，所述第二传送装置设置在第一传送装置与第三传送装置之间的后侧，且位于第一传送装置的下方，第三传送装置的上方。所述第一传送装置与第二传送装置之间设有第一翻转机，所述第二传送装置与第三传送装置之间设有第二翻转装置，所述第一视觉检测装置设置在第一传送装置的中部，且所述第一传送装置穿过第一视觉检测装置，所述第二视觉检测装置设置在第二传送装置的中部，且所述第二传送装置穿过第二视觉检测装置，所述第一传送装置的右端设有M毫米厚度木皮下料处，所述第二传送装置的右端设有N毫米厚度木皮第一下料处，所述第三传送装置的右端设有N毫米厚度木皮第二下料处。
[0006]优选的，所述第一视觉检测装置包括外壳体、照相机、遮光板、补光灯，传感器、工
控机、算法模块，所述照相机有两个且设置在外壳体内腔的顶面，所述遮光板设置在外壳体的前后侧，所述补光灯设置在外壳体内腔的左右两侧，所述传感器、工控机、算法模块均设置在外壳体内腔的下方，所述传感器通过信号传输线与照相机电连接，所述工控机通过网口与两台照相机电连接，所述第二视觉检测装置的结构与所述第一视觉检测装置的结构相同。
[0007]一种基于深度学习的木皮颜色分拣方法，包括以下步骤：
[0008](1)采集待分类木皮图片并划分为训练集、验证集和测试集，利用所划分木皮图片的训练集和验证集训练木皮颜色分类模型，将所述待分类木皮图片测试集输入到所述木皮颜色分类模型中，得到木皮的颜色类别C。
[0009](2)第一传送装置将分拣木皮输送至第一视觉检测装置内。
[0010](3)第一视觉检测装置内的传感器会发出信号控制照相机采集待分拣木皮的图片数据，并将图片上传至工控机可存储位置保存。
[0011](4)第一视觉检测装置内的算法模块加载图片信息并通过木皮颜色分类模型进行类别识别，获得颜色类别C1，算法模块对其赋分S1，并将识别结果作为分拣信号返回。
[0012](5)当木皮厚度为M毫米时，木皮运输至M毫米厚度木皮下料处下料；当木皮厚度N毫米时，木皮经由第一翻转机输送至第二传送装置并反面朝上。
[0013](6)木皮经第二传送装置进入第二视觉检测装置，第二视觉检测装置内的传感器会发出信号控制照相机采集待分拣木皮的图片数据，并将图片上传至工控机可存储位置保存。
[0014](7)第二视觉检测装置内的算法模块加载图片信息并通过木皮颜色分类模型进行类别识别，获得颜色类别C2，算法模块对其赋分S2，并将识别结果作为分拣信号返回。
[0015](8)对比木皮正面与反面的分值，当S1≥S2时，木皮通过第二传送装置右端的第二翻转机输送至第三传送装置并正面朝上，通过N毫米厚度木皮第二下料处下料；当S1≤S2时，木皮输送至第二传送装置的右端并反面朝上，木皮经由N毫米厚度木皮第一下料处下料。
[0016]本专利技术所达到的有益效果是：
[0017]1、通过第一传送装置将厚度为M毫米或N毫米的木皮输送入第一视觉检测装置内，并通过第一视觉检测装置对其进行颜色类别识别，当为M毫米厚度时，将其通过M毫米厚度木皮下料处下料，当为N毫米厚度时，该木皮通过第一翻转机翻转至反面向上后继续经过第二视觉检测装置对该木皮的另一面的颜色类别进行识别，并根据所需要的一面的颜色类别，选择下料处，当需要反面的颜色类别时，通过N毫米厚度木皮第一下料处下料，当需要正面的颜色类别时，通过N毫米厚度木皮第二下料处下料，相较于人工分拣，其颜色类别更准确、一致，色号分拣质量高，能够准确的分拣出多种颜色相差不大的色号，同时能够避免人工分拣给分拣人员带来的视觉疲劳，并能够显著提高分拣效率，进一步的，能够应用在木皮种类不同、色号相差较小、木皮厚度不同的情况下，应用面广泛。
附图说明
[0018]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。
[0019]在附图中：
[0020]图1是本专利技术实施例木皮分拣装置的结构示意图；
[0021]图2是图1的俯视示意图；
[0022]图3是本专利技术实施例中视觉检测装置的结构示意图；
[0023]图4是图3的侧视示意图；
[0024]图5是图3的俯视示意图；
[0025]图6是木皮颜色模型的示意图。
[0026]图中：1、第一传送装置；2、第一视觉检测装置；201、外壳体；202、照相机；203、遮光板；204、补光灯；205、传感器；206、工控机；207、算法模块；3、M毫米厚度木皮下料处；4、第一翻转机；5、第二传送装置；6、第二视觉检测装置；7、N毫米厚度木皮第一下料处；8、第二翻转机；9、第三传送装置；10、N毫米厚度木皮第二下料处。
具体实施方式
[0027]以下将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的木皮颜色分拣装置，包括第一传送装置、第一视觉检测装置、第一翻转机、第二传送装置、第二视觉检测装置、第二翻转机、第三传送装置，其特征在于，所述第二传送装置设置在第一传送装置与第三传送装置之间的后侧，且位于第一传送装置的下方，第三传送装置的上方，所述第一传送装置与第二传送装置之间设有第一翻转机，所述第二传送装置与第三传送装置之间设有第二翻转装置，所述第一视觉检测装置设置在第一传送装置的中部，且所述第一传送装置穿过第一视觉检测装置，所述第二视觉检测装置设置在第二传送装置的中部，且所述第二传送装置穿过第二视觉检测装置，所述第一传送装置的右端设有M毫米厚度木皮下料处，所述第二传送装置的右端设有N毫米厚度木皮第一下料处，所述第三传送装置的右端设有N毫米厚度木皮第二下料处。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木皮颜色分拣装置，其特征在于，所述第一视觉检测装置包括外壳体、照相机、遮光板、补光灯，传感器、工控机、算法模块，所述照相机有两个且设置在外壳体内腔的顶面，所述遮光板设置在外壳体的前后侧，所述补光灯设置在外壳体内腔的左右两侧，所述传感器、工控机、算法模块均设置在外壳体内腔的下方，所述传感器通过信号传输线与照相机电连接，所述工控机通过网口与两台照相机电连接，所述第二视觉检测装置的结构与所述第一视觉检测装置的结构相同。3.一种基于深度学习的木皮颜色分拣方法，其特征在于，包括以下...
【专利技术属性】
技术研发人员：王治国，崔学良，沈晓明，王超，徐禹尧，
申请(专利权)人：圣象集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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