基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法技术

本发明专利技术涉及智能制造技术领域，具体为基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法，包括以下步骤，获取图像与压强数据推进时间序列，比对路径与压强波动，识别异常段图像帧，提取边界与灰阶差，标注结构缺陷，匹配动作时间，整理工位异常，组合帧序与腔室编号，查引追溯表记录，更新异常状态字段，形成质量追溯结果集。本发明专利技术中，通过图像颗粒路径与压强信号在时间维度并列推进，强化图像变化与物理状态的同步识别能力，颗粒边界像素与灰阶差构建结构异常判断基础，图像时间与推杆动作通过自然重合形成无中断绑定，接收帧与腔室编号依时序归入统一编号逻辑，异常标识与通道信息并列嵌入批次字段、贯通图像，进行异常追溯与定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能制造，尤其涉及基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法。

技术介绍

1、智能制造
包含利用数字化、信息化手段对制造全过程进行感知、决策与执行的自动化技术体系。该领域的核心内容在于将感知、控制与信息处理技术深度集成至制造设备和生产流程中，以实现制造效率、精度和质量的同步提升。具体涵盖的
技术实现思路
包括工业机器人控制、视觉检测系统、可编程逻辑控制系统、制造执行系统集成、生产过程自动化、物联网数据采集与工业网络通信等。该领域的发展推动了生产过程向柔性化、精细化、网络化方向转变，广泛应用于电子装配、食品加工、精密机械制造等多个行业。

2、其中，基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法是指通过图像识别技术对昆虫原料状态、加工过程参数进行识别与分析，以控制蛋白提取过程中的关键工艺环节，并结合质量标识记录体系，对产品各处理环节形成可回溯数据链。该专利主题主要涉及昆虫分选识别、蛋白质提取流程控制、图像识别参数采集、自动化输送与加工环节联动控制、数据标识采集与存储、编码与追溯信息管理等事项，具体采用多视角图像采集装置进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法，其特征在于，所述图像压强联动异常段集包括颗粒横向路径变化片段、压强波动曲线片段、图像帧编号组、压强信号编号组，所述图像颗粒结构缺陷标签簿包括边界像素长度分布、颗粒与背景灰阶对比值、横向像素间距结构、图像帧编号标签，所述推送工位异常动作对照表包括图像帧时间、推杆起始时间序列、时间重合编号、工位异常动作标识，所述图像来源路径编号清单包括图像接收帧序号、腔室编号信息、帧序时间顺序组、路径编号映射集，所述质量追溯异常状态记...

【技术特征摘要】

1.基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法，其特征在于，所述图像压强联动异常段集包括颗粒横向路径变化片段、压强波动曲线片段、图像帧编号组、压强信号编号组，所述图像颗粒结构缺陷标签簿包括边界像素长度分布、颗粒与背景灰阶对比值、横向像素间距结构、图像帧编号标签，所述推送工位异常动作对照表包括图像帧时间、推杆起始时间序列、时间重合编号、工位异常动作标识，所述图像来源路径编号清单包括图像接收帧序号、腔室编号信息、帧序时间顺序组、路径编号映射集，所述质量追溯异常状态记录集包括批次编号字段、图像异常内容字段、通道编号字段、追溯状态字段、来源节点字段。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量追溯方法，其特征在于，s1的具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的昆虫蛋白提取自动化生产线及质量...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜娟，周元进，姜霖，刘金贵，
申请(专利权)人：贵州爱昆虫生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：