基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统技术方案

本发明专利技术公开的属于鸡蛋暗斑检测与分级技术领域，具体为基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，包括支撑组件和中央处理器，所述支撑组件上安装有传送装置，所述传送装置上安装有数据采集机构，所述传送装置右侧设有分级装置；所述数据采集机构包括红外线感应器，本发明专利技术的有益效果是：通过设置传送装置，对鸡蛋进行传输，实现了批量化的检测，检测速度快；并且通过摄像机对鸡蛋进行拍摄，再利用模块进行暗斑数量的采集，并与预存的等级值进行对比，可对鸡蛋进行分类，通过设置分级装置，自动将鸡蛋进行分类，使得鸡蛋进入分装盘的对应区域，分级效率高，自动化程度高，降低了人工成本，大大提高了检测效率。大大提高了检测效率。大大提高了检测效率。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统


[0001]本专利技术涉及鸡蛋暗斑检测与分级
，具体为基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统。

技术介绍

[0002]有些鸡蛋上带有暗斑，而带有暗斑的鸡蛋大多不能进行正常孵化，应在进行孵化前，需要将带有暗斑的鸡蛋剔除掉，保证鸡蛋的孵化率。
[0003]现有对带有暗斑的鸡蛋的剔除，主要通过人工肉眼进行检测观察；这种检测方式效率低下，对大型的孵化场来说会浪费大量人力和财力成本。

技术实现思路

[0004]鉴于现有基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统中存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术的目的是提供基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，通过设置自动识别检测系统，再利用分级装置对鸡蛋进行分类，从而有效地提高了剔除带有暗斑的鸡蛋的效率，解决了现有对带有暗斑的鸡蛋的剔除，主要通过人工肉眼进行检测观察；这种检测方式效率低下，对大型的孵化场来说会浪费大量人力和财力成本的问题。
[0006]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，包括支撑组件和中央处理器，所述支撑组件上安装有传送装置，所述传送装置上安装有数据采集机构，所述传送装置右侧设有分级装置；所述数据采集机构包括红外线感应器，所述红外线感应器的一侧设有摄像机，所述红外线感应器和摄像机均安装在L形支架上；所述分级装置包括支撑板，所述支撑板上安装有第二伺服电机，所述第二伺服电机的输出轴固定连接螺纹杆，所述螺纹杆外壁螺纹连接移动块，所述移动块内壁滑动连接导位杆，所述移动块底端固定连接第一电动伸缩杆，所述第一电动伸缩杆一端固定连接固定杆，所述固定杆底端固定连接电机支架，所述电机支架上安装有第三伺服电机，所述第三伺服电机的输出轴固定连接第二转轴，所述第二转轴穿过电机支架后通过螺栓连接第二电动伸缩杆，所述第二电动伸缩杆底端固定连接弧形板，所述弧形板下方设有滞留支撑板，所述滞留支撑板右侧设有分装盘，所述分装盘内设有隔板，所述隔板外壁通过轴承转动连接支撑杆，所述支撑杆外壁通过轴承转动连接支撑环，所述支撑环外壁固定连接橡胶板。
[0007]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述传送装置包括支撑柱，所述支撑柱内壁转动连接第一转轴，所述第一转轴传动连接第一伺服电机的输出轴，所述第一转轴转动连接传送带，所述支撑柱右端通过螺栓安装有倾斜缓冲板。
[0008]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一
种优选方案，其中：所述第一转轴外壁固定安装有皮带轮，所述皮带轮通过皮带传动连接第一伺服电机的输出轴。
[0009]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述支撑柱外壁通过螺栓安装有挡板，所述挡板位于所述传送带的边缘处的上方。
[0010]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述L形支架底端固定连接挡板，所述倾斜缓冲板上安装有第一海绵垫。
[0011]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述移动块上开设有内螺纹孔，所述内螺纹孔内壁螺纹连接螺纹杆，所述移动块两端均开设有通孔，所述通孔内壁滑动连接所述导位杆。
[0012]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述橡胶板一端固定连接第二海绵垫，所述滞留支撑板内壁安装有海绵条，所述滞留支撑板底壁上安装有第三海绵垫。
[0013]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述支撑组件包括底板，所述底板顶端通过螺栓安装有第一支撑柱和第二支撑柱。
[0014]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述滞留支撑板和支撑板均通过螺栓连接所述第一支撑柱，所述分装盘设置在所述第二支撑柱上。
[0015]作为本专利技术所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统的一种优选方案，其中：所述中央处理器电性连接数据传输模块、第二存储模块、第一存储模块和编号产生模块，所述数据传输模块电性连接信息采集模块，所述信息采集模块电性连接感应模块，所述编号产生模块电性连接分析模块，所述分析模块电性连接显示模块。
[0016]与现有技术相比：1、通过设置传送装置，对鸡蛋进行传输，实现了批量化的检测，检测速度快；并且通过摄像机对鸡蛋进行拍摄，再利用模块进行暗斑数量的采集，并与预存的等级值进行对比，可对鸡蛋进行分类；2、通过设置分级装置，自动将鸡蛋进行分类，使得鸡蛋进入分装盘的对应区域，分级效率高，自动化程度高，降低了人工成本，大大提高了检测效率。
附图说明
[0017]图1为本专利技术提供的结构示意图；图2为本专利技术提供的分级装置的局部俯视图；图3为本专利技术提供的图1中A处放大图；图4为本专利技术提供的分装盘的俯视图；图5为本专利技术提供的图4中B处放大图；图6为本专利技术提供的滞留支撑板的俯视图；图7为本专利技术提供的弧形板的剖视图；图8为本专利技术提供的移动块的仰视图；
图9为本专利技术提供的模块原理图。
[0018]图中：支撑组件1、底板11、第一支撑柱12、第二支撑柱13、传送装置2、支撑柱21、第一转轴22、皮带轮23、皮带24、第一伺服电机25、传送带26、挡板27、倾斜缓冲板28、第一海绵垫281、数据采集机构3、红外线感应器31、摄像机32、L形支架33、分级装置4、第二转轴40、支撑板41、导位杆411、螺纹杆412、移动块413、通孔4131、内螺纹孔4132、固定杆42、第一电动伸缩杆421、第二电动伸缩杆43、弧形板44、滞留支撑板45、海绵条451、第三海绵垫452、分装盘46、隔板461、支撑杆462、支撑环463、橡胶板464、第二海绵垫465、第三伺服电机47、电机支架471、第二伺服电机49、感应模块100、信息采集模块102、数据传输模块103、中央处理器104、第一存储模块105、第二存储模块106、编号产生模块107、分析模块108、显示模块109。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的实施方式做进一步的详细描述。
[0020]本专利技术提供基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，请参阅图1
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9，包括支撑组件1和中央处理器104，支撑组件1上安装有传送装置2，传送装置2上安装有数据采集机构3，传送装置2右侧设有分级装置4；数据采集机构3包括红外线感应器31，红外线感应器31的一侧设有摄像机32，红外线感应器31和摄像机32均安装在L形支架33上，L形支架33底端固定连接挡板27；分级装置4包括支撑板41，支撑板41上安装有第二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，包括支撑组件（1）和中央处理器（104），其特征在于：所述支撑组件（1）上安装有传送装置（2），所述传送装置（2）上安装有数据采集机构（3），所述传送装置（2）右侧设有分级装置（4）；所述数据采集机构（3）包括红外线感应器（31），所述红外线感应器（31）的一侧设有摄像机（32），所述红外线感应器（31）和摄像机（32）均安装在L形支架（33）上；所述分级装置（4）包括支撑板（41），所述支撑板（41）上安装有第二伺服电机（49），所述第二伺服电机（49）的输出轴固定连接螺纹杆（412），所述螺纹杆（412）外壁螺纹连接移动块（413），所述移动块（413）内壁滑动连接导位杆（411），所述移动块（413）底端固定连接第一电动伸缩杆（421），所述第一电动伸缩杆（421）一端固定连接固定杆（42），所述固定杆（42）底端固定连接电机支架（471），所述电机支架（471）上安装有第三伺服电机（47），所述第三伺服电机（47）的输出轴固定连接第二转轴（40），所述第二转轴（40）穿过电机支架（471）后通过螺栓连接第二电动伸缩杆（43），所述第二电动伸缩杆（43）底端固定连接弧形板（44），所述弧形板（44）下方设有滞留支撑板（45），所述滞留支撑板（45）右侧设有分装盘（46），所述分装盘（46）内设有隔板（461），所述隔板（461）外壁通过轴承转动连接支撑杆（462），所述支撑杆（462）外壁通过轴承转动连接支撑环（463），所述支撑环（463）外壁固定连接橡胶板（464）。2.根据权利要求1所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，其特征在于，所述传送装置（2）包括支撑柱（21），所述支撑柱（21）内壁转动连接第一转轴（22），所述第一转轴（22）传动连接第一伺服电机（25）的输出轴，所述第一转轴（22）转动连接传送带（26），所述支撑柱（21）右端通过螺栓安装有倾斜缓冲板（28）。3.根据权利要求1所述的基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统，其特征在于，所述第一转轴（22）外壁固定安装有皮带轮（23），所述皮带轮（23）...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，王德贺，周荣艳，陈一凡，杨断利，籍颖，郝二英，石雷，
申请(专利权)人：河北农业大学，
类型：发明
国别省市：