基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及水果分级方法

    公开(公告)号:CN112697984A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011437542.7

    申请日:2020-12-11

    摘要: 本发明提供了一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及分级方法,用以解决现有技术中对水果缺陷检测和分级不够准确的问题。所述无损检测方法首先采集水果的外观图像集、对应的两张X射线图集、切片图像集以及切片化学检测数据集;再将采集的数据进行整合,得到水果缺陷分类及与缺陷类型对应的信息包,以缺陷类型作为标签,对拼接后的X射线图进行标记;基于神经网络构建水果缺陷无损检测或分级模型,以带有标签的X射线图的像素点矩阵对模型进行训练,训练完成后输入待检测水果的X射线图数据,得到缺陷或分级结果。本发明对水果的内部和外部缺陷同时进行无损检测,分级包含水果的外观特征和内部特征,提高了检测或分级效率以及分级的准确性。

    基于机器视觉和X射线的水果品质综合分级装置

    公开(公告)号:CN216771539U

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202220197860.9

    申请日:2022-01-20

    IPC分类号: G01N21/88 G01N23/04

    摘要: 本实用新型为基于机器视觉和X射线的水果品质综合分级装置,包括支架、传送机构、CCD图像采集模块、X射线图像采集模块和分级机构;其中,所述传送机构包括托盘、主动链轮、被动链轮、传送电机、传送轴、一号链条、二号链条、三号链条和四号链条;传送轴上安装有四个主动链轮,四个主动链轮分别与四个链条啮合;多个托盘间隔分布在链条上,每个托盘的四个端角分别与一号链条、二号链条、三号链条和四号链条连接;在传送电机作用下,四个链条在支架上做同步的环绕运动,实现托盘的升降和水平运动。通过外观图像与X射线图像相结合评判待分级水果的品质,能够以较高的准确度完成水果品质分级。

    一种用于梨外观品质视觉分级生产线

    公开(公告)号:CN214767069U

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202121026200.6

    申请日:2021-05-14

    IPC分类号: B07C5/34 B07C5/342 B07C5/36

    摘要: 本实用新型为一种用于梨外观品质视觉分级生产线,该生产线包括传送带机械结构、上位机、图像采集系统、传送带驱动系统、分级执行系统、PLC和通信系统;所述分级执行系统包括推拉式电磁铁、电磁铁固定架和分级槽,推拉式电磁铁和电磁铁固定架固定在图像采集系统后方的回流式传送带上;分级槽具有多个通道,内部粘贴缓震材料,分级槽放置在推拉式电磁铁的对侧,每个推拉式电磁铁对准一个通道,每个通道对应一个分级等级,记为一个分级区域;推拉式电磁铁与PLC连接,PLC与上位机通讯。环形生产线能够实现梨的快速连续分级,分级效率高。

    一种库尔勒香梨小型自动分拣装置

    公开(公告)号:CN221434009U

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202323536917.7

    申请日:2023-12-25

    摘要: 本实用新型公开了一种库尔勒香梨小型自动分拣装置,包括水果传输组件、视觉检测组件、水果分选组件、水果盛放组件、架体、控制柜、上位机、重力传感器和光电传感器;所述视觉检测组件包括顶部挡板、工业相机和同轴光源;所述水果分选组件包括云台支撑架、云台铲斗、开合机构和舵机云台;水果盛放组件由若干个水果分选桶构成。本实用新型设计了一整套从水果输送到完成不同等级水果分类的机械装置,实现了全自动化的水果分级,进而完成无损、无接触地水果分拣,克服了人工水果分选检测的不准确及检测效率低的弊端,大大降低了分拣成本。

    基于机器视觉的水果自动分选装置

    公开(公告)号:CN220559857U

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202322096112.9

    申请日:2023-08-07

    IPC分类号: B07C5/34 B07C5/36

    摘要: 本实用新型为一种基于机器视觉的水果自动分选装置,包括水果传送组件、视觉检测组件和水果分选组件;水果传送组件将待分选水果传送至水果分选组件,在传送过程中视觉检测组件采集待分选水果上半部分的外观图像和下半部分的外观图像;水果分选组件包括分选滚筒、滚筒外壳和三号步进电机,滚筒外壳上设有不同等级果出口,分选滚筒上设有不同分选区;分选滚筒转动安装在滚筒外壳内,分选滚筒电机通过链传动驱动分选滚筒转动,根据等级使待分选水果从滚筒外壳相应的出口倒出。该装置从俯视和仰视两个角度分别采集水果上半部分和下半部分的外观图像,保证采集的图像完全覆盖水果表面,实现无死角的水果外观缺陷检测;将短距离传输、图像采集、水果分级和分选集为一体,整体体积较小,便于分解与组装,实现小型化运作。