黑皮鸡枞外观品质分级系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种黑皮鸡枞外观品质分级系统及其方法。该系统包括相互电性连接的分拣模块和外观识别模块；外观识别模块用于对黑皮鸡枞的图像进行识别得到相应的外观品质分级判定结果；外观识别模块包括依次连接的摄像设备、卷积神经网络、指令单元；卷积神经网络用于根据图像进行识别，输出黑皮鸡枞的外观品质分级判定结果到指令单元；指令单元用于根据黑皮鸡枞的外观品质分级判定结果，向分拣模块发出将不同外观品质分级的黑皮鸡枞进行分拣的控制信号。本发明专利技术相比现有技术，综合考虑了黑皮鸡枞外观上的复合特征进行外观品质分级，真正满足了对黑皮鸡枞的品质进行分级的需求，卷积神经网络相比传统的人工分拣方法极大提升了分拣效率和分拣准确度。分拣效率和分拣准确度。分拣效率和分拣准确度。

【技术实现步骤摘要】
黑皮鸡枞外观品质分级系统及其方法


[0001]本专利技术属于农副产品加工设备的
，具体涉及一种黑皮鸡枞外观品质分级系统及其方法。

技术介绍

[0002]黑皮鸡枞(Oudemansiellaraphanipes)是一种高档食用菌，中文学名为卵孢长根菇。黑皮鸡枞富含蛋白质、氨基酸、微量元素等多种营养物质，在降血糖、降血脂、提高免疫力等方面具有独特的生理功效，具有较高的开发价值。不同品质的黑皮鸡枞的市场价格差距较大，因此在上市之前，需要对黑皮鸡枞进行品质分级，将优质、外形饱满的产品与劣质、品相较差的产品区分开来。
[0003]目前，对黑皮鸡枞进行品质分类仍然大规模采用传统的人工分选方式，速度慢、效率低、对分选者的领域知识和熟练经验要求高，严重制约了分选效率与经济效益。
[0004]现有的部分采用机械化分拣的设备，一般是采用筛网进行分选，当食用菌经由传送带到达筛网后，通过筛网上大小不同的孔，就可以将大小不同的食用菌分选为不同的品质等级。但是，这种分选系统只考虑了食用菌的直径等尺寸相关的因素，只能初步对食用菌的尺寸进行分选，没有充分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种黑皮鸡枞外观品质分级系统，其特征在于，包括相互电性连接的分拣模块和外观识别模块；所述外观识别模块用于对黑皮鸡枞的图像进行识别得到相应的外观品质分级判定结果；所述分拣模块用于根据外观品质分级判定结果对不同外观品质分级的黑皮鸡枞进行分拣；外观识别模块包括依次连接的摄像设备、卷积神经网络、指令单元；所述摄像设备用于采集黑皮鸡枞的图像，并将图像传送到卷积神经网络中；所述卷积神经网络用于根据图像进行识别，输出黑皮鸡枞的外观品质分级判定结果到指令单元；所述指令单元用于根据黑皮鸡枞的外观品质分级判定结果，向分拣模块发出将不同外观品质分级的黑皮鸡枞进行分拣的控制信号。2.根据权利要求1所述黑皮鸡枞外观品质分级系统，其特征在于，所述外观识别模块还包括图像处理单元；所述图像处理单元分别与摄像设备、卷积神经网络连接；图像处理单元用于接受摄像设备采集的黑皮鸡枞的图像、将黑皮鸡枞的图像处理为匹配卷积神经网络输入要求的规格。3.根据权利要求2所述黑皮鸡枞外观品质分级系统，其特征在于，图像处理单元、卷积神经网络、指令单元集成在数据处理机内。4.根据权利要求1所述黑皮鸡枞外观品质分级系统，其特征在于，卷积神经网络为改进型轻量级神经网络；所述改进型轻量级神经网络包括依次连接的预训练模型、BN层、平均池化层、展平层、全连接层、Dropout层和分类器；所述预训练模型为MobileNetv2网络模型；所述BN层用于使每一层神经网络的输入保持相同的分布；所述平均池化层用于对前一层的输出进行降采样；所述展平层用于将前一层输出的多维向量转化为一维向量；所述全连接层用于将图像特征进行综合；所述Dropout层用于对全连接层内的每个神经元设定死亡概率。5.根据权利要求1所述黑皮鸡枞外观品质分级系统，其特征在于，分拣模块包括传送组...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明，黄华茂，胡海英，彭洋洋，何焕清，周慧，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：