基于几何形状分析的损失率识别系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于几何形状分析的损失率识别系统，包括：剥壳机械结构，包括机架、旋转风扇、转子、单相电机、第一筛网、第二筛网、入料斗、震动筛、三角带轮以及用于三角带轮的传动三角带，所述第一筛网和所述第二筛网分布用于执行较大和较小脱壳花生颗粒的筛选；数值分析机构，用于获得预设时间间隔内的多帧分时场景画面中的每一个花生对象对应的破损百分比，将破损百分比超过预设百分比限量的花生对象作为破损对象，并基于花生对象中破损对象占据的比例确定剥壳机械结构的损失率。通过本发明专利技术，能够对分时采集到的各个花生对象中的破损对象进行占据比例的现场检测，从而实现对剥壳机的花生成果的损失率的有效检测。机的花生成果的损失率的有效检测。机的花生成果的损失率的有效检测。

【技术实现步骤摘要】
基于几何形状分析的损失率识别系统


[0001]本专利技术涉及几何形状分析领域，尤其涉及一种基于几何形状分析的损失率识别系统。

技术介绍

[0002]剥壳机，破碎和剥除油籽、坚果外壳的机械。由进料、破壳、壳仁分离、出料、调节等机构组成。按破壳机构工作原理,分圆盘式、刀板式、刀笼式、离心式、轧辊式等。物料受碾搓、剪切、挤压或冲击而破壳,经风机与筛子构成的壳仁分离机构除壳,获得纯净果仁。
[0003]剥壳机由机架、风扇、转子、单相电机、筛网(有大小2种)、入料斗、震动筛、三角带轮及其传动三角带等组成。机具正常运转后，将核桃定量、均匀、连续地投入进料斗，核桃在转子的反复打击、摩檫、碰撞作用下破碎，核桃仁及破碎的壳在转子的旋转风压及打击下，通过一定孔径的筛网(第一次脱粒用大孔筛网，清选后的小皮果更换成小孔筛网进行第二次剥壳)过滤、分离。核桃壳、粒在旋转风扇吹力的作用下，使重量轻的壳吹出机体外，重量较重的果则通过震动筛筛选达到清选目的。
[0004]现有技术中，当对花生成果执行剥壳机的剥壳处理时，需要对剥壳机的花生成果的损失率进行判断，以此作为剥离机的重要质量检验参数，即使某一种剥壳机的剥壳效率非常高，但花生成果的损失率较大，也是无法大面积推广使用的，然而，这一重要质量检验参数缺乏针对性的有效检测机制。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中的技术问题，本专利技术提供了一种基于几何形状分析的损失率识别系统，能够采用分时画面采集和汇总分析的模式，对分时采集到的各个花生对象中的破损对象进行占据比例的现场检测，从而为剥壳机的花生成果的损失率这一重要质量检验参数提供有效检测入口。
[0006]相比较于现有技术，本专利技术至少具备以下两处突出的实质性特点：
[0007](1)对存放剥壳后的各个花生对象的容器执行分时画面捕获操作，以获得各帧分时场景画面中各个花生对象内破碎花生对象占据的数量比例，基于所述数量比例确定所述剥壳机械结构的损失率；
[0008](2)采用针对性的剥壳机械结构完成对不同尺寸的花生颗粒的分拣和汇集，以便于用户根据需求获取不同尺寸的花生颗粒。
[0009]根据本专利技术的一方面，提供了一种基于几何形状分析的损失率识别系统，所述系统包括：
[0010]剥壳机械结构，包括机架、旋转风扇、转子、单相电机、第一筛网、第二筛网、入料斗、震动筛、三角带轮以及用于三角带轮的传动三角带；
[0011]其中，在所述剥壳机械结构中，所述第一筛网用于执行较大脱壳花生颗粒的筛选，所述第二筛网用于执行较小脱壳花生颗粒的筛选。
[0012]更具体地，在所述基于几何形状分析的损失率识别系统中：
[0013]所述第一筛网用于执行较大脱壳花生颗粒的筛选，所述第二筛网用于执行较小脱壳花生颗粒的筛选包括：所述第一筛网由多个第一尺寸且均匀分布的网孔构成。
[0014]更具体地，在所述基于几何形状分析的损失率识别系统中：
[0015]所述第一筛网用于执行较大脱壳花生颗粒的筛选，所述第二筛网用于执行较小脱壳花生颗粒的筛选还包括：所述第二筛网由多个第二尺寸且均匀分布的网孔构成。
[0016]更具体地，在所述基于几何形状分析的损失率识别系统中：
[0017]第一储存容器，设置在所述第一筛网的左侧，用于获取穿过所述第一筛网但未穿过所述第二筛网的较大脱壳花生颗粒；
[0018]第二储存容器，设置在所述第二筛网的左侧，用于获取穿过所述第一筛网且穿过所述第二筛网的较小脱壳花生颗粒；
[0019]颗粒汇总容器，分别采用第一管道和第二管道与所述第一储存容器和所述第二储存容器连接，用于收纳来自所述第一管道的较大脱壳花生颗粒以及来自所述第二管道的较小脱壳花生颗粒；
[0020]分时捕获机构，设置在所述颗粒汇总容器的正上方，用于采用均匀时间间隔捕获所述颗粒汇总容器内的各帧分时场景画面；
[0021]定向识别机构，与所述分时捕获机构连接，用于基于花生颜色特征识别每一帧分时场景画面中的各个花生对象分别所在的各个花生识别区域；
[0022]形状解析机构，与所述定向识别机构连接，用于对每一个花生识别区域执行以下动作：基于所述花生识别区域的几何外形与基准花生图片的几何外形的匹配度确定所述花生识别区域对应的花生对象的破损百分比；
[0023]数值分析机构，与所述形状解析机构连接，用于获得预设时间间隔内的多帧分时场景画面中的每一个花生对象对应的破损百分比，并将破损百分比超过预设百分比限量的花生对象作为破损对象，将破损百分比未超过所述预设百分比限量的花生对象作为完整对象；
[0024]其中，所述数值分析机构还基于多帧分时场景画面中的各个花生对象中破损对象占据的比例确定所述剥壳机械结构的损失率；
[0025]其中，基于多帧分时场景画面中的各个花生对象中破损对象占据的比例确定所述剥壳机械结构的损失率包括：多帧分时场景画面中的各个花生对象中破损对象的数量占据所述各个花生对象的总数的比例与确定的所述剥壳机械结构的损失率成正比；
[0026]其中，基于所述花生识别区域的几何外形与基准花生图片的几何外形的匹配度确定所述花生识别区域对应的花生对象的破损百分比包括：所述花生识别区域的几何外形与基准花生图片的几何外形的匹配度越高，确定的所述花生识别区域对应的花生对象的破损百分比越低。
附图说明
[0027]以下将结合附图对本专利技术的实施方案进行描述，其中：
[0028]图1为根据本专利技术实施方案示出的基于几何形状分析的损失率识别系统的旋转风扇的扇体结构示意图。
具体实施方式
[0029]下面将参照附图对本专利技术的基于几何形状分析的损失率识别系统的实施方案进行详细说明。
[0030]花生一年生草本。根部有丰富的根瘤；茎直立或匍匐，长30～80厘米，茎和分枝均有棱，被黄色长柔毛，后变无毛。叶通常具小叶2对；托叶长2～4厘米，具纵脉纹，被毛；叶柄基部抱茎，长5～10厘米，被毛；小叶纸质，卵状长圆形至倒卵形，长2～4厘米，宽0.5～2厘米，先端钝圆形，有时微凹，具小刺尖头，基部近圆形，全缘，两面被毛，边缘具睫毛；侧脉每边约10条；叶脉边缘互相联结成网状；小叶柄长2～5毫米，被黄棕色长毛；花长约8毫米；苞片2，披针形；小苞片披针形，长约5毫米，具纵脉纹，被柔毛；萼管细，长4～6厘米；花冠黄色或金黄色，旗瓣直径1.7厘米，开展，先端凹入；翼瓣与龙骨瓣分离，翼瓣长圆形或斜卵形，细长；龙骨瓣长卵圆形，内弯，先端渐狭成喙状，较翼瓣短；花柱延伸于萼管咽部之外，柱头顶生，小，疏被柔毛。荚果长2～5厘米，宽1～1.3厘米，膨胀，荚厚，种子横径0.5～1厘米。花果期6～8月。
[0031]现有技术中，当对花生成果执行剥壳机的剥壳处理时，需要对剥壳机的花生成果的损失率进行判断，以此作为剥离机的重要质量检验参数，即使某一种剥壳机的剥壳效率非常高，但花生成果的损失率较大，也是无法大面积推广使用的，然而，这一重要质量检验参数缺乏针对性的有效检测机制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于几何形状分析的损失率识别系统，其特征在于，所述系统包括：剥壳机械结构，包括机架、旋转风扇、转子、单相电机、第一筛网、第二筛网、入料斗、震动筛、三角带轮以及用于三角带轮的传动三角带；其中，在所述剥壳机械结构中，所述第一筛网用于执行较大脱壳花生颗粒的筛选，所述第二筛网用于执行较小脱壳花生颗粒的筛选。2.如权利要求1所述的基于几何形状分析的损失率识别系统，其特征在于：所述第一筛网用于执行较大脱壳花生颗粒的筛选，所述第二筛网用于执行较小脱壳花生颗粒的筛选包括：所述第一筛网由多个第一尺寸且均匀分布的网孔构成。3.如权利要求2所述的基于几何形状分析的损失率识别系统，其特征在于：所述第一筛网用于执行较大脱壳花生颗粒的筛选，所述第二筛网用于执行较小脱壳花生颗粒的筛选还包括：所述第二筛网由多个第二尺寸且均匀分布的网孔构成。4.如权利要求3所述的基于几何形状分析的损失率识别系统，其特征在于：第一储存容器，设置在所述第一筛网的左侧，用于获取穿过所述第一筛网但未穿过所述第二筛网的较大脱壳花生颗粒；第二储存容器，设置在所述第二筛网的左侧，用于获取穿过所述第一筛网且穿过所述第二筛网的较小脱壳花生颗粒；颗粒汇总容器，分别采用第一管道和第二管道与所述第一储存容器和所述第二储存容器连接，用于收纳来自所述第一管道的较大脱壳花生颗粒以及来自所述第二管道的较小脱壳花生颗粒；分时捕获机构，设置在所述颗粒汇总容器的正上方，用于采用均匀时间间隔捕获所述颗粒汇总容器内的各帧分时场景画面；定向识别机构，与所述分时捕获机构连接，用于基于花生颜色特征识别每一帧分时场景画面中的各个花生对象分别所在的各个花生识别区域；形状解析机构，与所述定向识别机构连接，用于对每一个花生识别区域执行以下动作：基于所述花生识别区域的几何外形与基准花生图片的几何外形的匹配度确定所述花生识别区域对应的花生对象的破损百分比；数值分析机构，与所述形状解析机构连接，用于获得预设时间间隔内的多帧分时场景画面中的每一个花生对象对应的破损百分比，并将破损...

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