基于COMS和高光谱相机的杆状物分选装置及方法

    公开(公告)号:CN114377997A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210035385.X

    申请日:2022-01-12

    IPC分类号: B07C5/34 B07C5/02 B07C5/36

    摘要: 本发明公开一种基于COMS和高光谱相机的杆状物分选装置及方法,属于物料分选技术领域,包括进料装置、传送装置、超高速图像预处理单元、工控机、喷阀控制单元和多级分选装置,相机采集物料图像,图像经超高速图像预处理单元处理后,发送至工控机,工控机通过迁移学习算法提取图片特征,使用实例分割算法分析特征图片得到物料中杆状物及异物的特点、位置信息,对物料中杆状物及异物进行识别分割,完成杆状物的分选工作。本发明将分选系统模块化,根据不同物料,自行搭配使用;CMOS工业线阵相机及高光谱相机通过深度学习的方法对图像进行识别分割可以提升杆状物识别的准确率,实现精准分选,成功的解决了人工分选的低精度、高成本的难题。

    基于雾生成对抗神经网络的沥青混凝土检测系统及方法

    公开(公告)号:CN113848216A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111112804.7

    申请日:2021-09-18

    摘要: 本发明公开一种基于雾生成对抗神经网络的沥青混凝土检测系统及方法,包括计算机系统和图像采集装置等,图像采集装置采集搅拌完成的沥青混凝土图像,并将图像传输至计算机系统,实现在线检测沥青混凝土质量;本发明将机器视觉与神经网络算法相结合,通过雾生成对抗神经网络模型对沥青图像进行去烟雾、去模糊化操作,然后利用卷积神经网络检测沥青混凝土外观的均匀性,判断沥青混凝土中有无花白料、有无结块成团现象和严重离析现象,实时计算出沥青混凝土的质量是否合格。本发明自动化程度高、精确度高、实时性好、效率高,可与拌合站系统组网形成完整的监控体系,能够及时发现沥青混凝土搅拌时存在的质量问题,有效减少了经济损失,节约了时间。

    基于雾生成对抗神经网络的沥青混凝土检测系统及方法

    公开(公告)号:CN113848216B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202111112804.7

    申请日:2021-09-18

    摘要: 本发明公开一种基于雾生成对抗神经网络的沥青混凝土检测系统及方法,包括计算机系统和图像采集装置等,图像采集装置采集搅拌完成的沥青混凝土图像,并将图像传输至计算机系统,实现在线检测沥青混凝土质量;本发明将机器视觉与神经网络算法相结合,通过雾生成对抗神经网络模型对沥青图像进行去烟雾、去模糊化操作,然后利用卷积神经网络检测沥青混凝土外观的均匀性,判断沥青混凝土中有无花白料、有无结块成团现象和严重离析现象,实时计算出沥青混凝土的质量是否合格。本发明自动化程度高、精确度高、实时性好、效率高,可与拌合站系统组网形成完整的监控体系,能够及时发现沥青混凝土搅拌时存在的质量问题,有效减少了经济损失,节约了时间。

    基于自学习的实木地板颜色分类方法

    公开(公告)号:CN116310511B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202310106101.6

    申请日:2023-02-13

    摘要: 本发明公开了一种基于自学习的实木地板颜色分类方法,属于机器视觉和图像处理领域。将预处理后的实木地板图像进行区块化处理来数据增强,训练出一个可以识别已知类别和未知类别的循环迭代树;将待分类图像输入到循环迭代树中,得到实木地板的颜色类别,如果不属于已知的颜色种类,则使用少量特定已知的颜色区块替换待识别实木地板的部分位置;循环多次后,如果确定为未知类别,则将该实木地板的颜色更新进循环迭代树中,实现自学习。本发明在图像识别的过程中,通过区块化处理进行数据增强,以达到使用少量实木地板样本即可训练出可用模型。在识别中,不断更新循环迭代树进行自学习,使得模型可以不断学习新的数据,不断增强模型的识别能力。

    基于自学习的实木地板颜色分类方法

    公开(公告)号:CN116310511A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310106101.6

    申请日:2023-02-13

    摘要: 本发明公开了一种基于自学习的实木地板颜色分类方法,属于机器视觉和图像处理领域。将预处理后的实木地板图像进行区块化处理来数据增强,训练出一个可以识别已知类别和未知类别的循环迭代树;将待分类图像输入到循环迭代树中,得到实木地板的颜色类别,如果不属于已知的颜色种类,则使用少量特定已知的颜色区块替换待识别实木地板的部分位置;循环多次后,如果确定为未知类别,则将该实木地板的颜色更新进循环迭代树中,实现自学习。本发明在图像识别的过程中,通过区块化处理进行数据增强,以达到使用少量实木地板样本即可训练出可用模型。在识别中,不断更新循环迭代树进行自学习,使得模型可以不断学习新的数据,不断增强模型的识别能力。

    基于COMS和高光谱相机的杆状物分选装置及方法

    公开(公告)号:CN114377997B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210035385.X

    申请日:2022-01-12

    IPC分类号: B07C5/34 B07C5/02 B07C5/36

    摘要: 本发明公开一种基于COMS和高光谱相机的杆状物分选装置及方法,属于物料分选技术领域,包括进料装置、传送装置、超高速图像预处理单元、工控机、喷阀控制单元和多级分选装置,相机采集物料图像,图像经超高速图像预处理单元处理后,发送至工控机,工控机通过迁移学习算法提取图片特征,使用实例分割算法分析特征图片得到物料中杆状物及异物的特点、位置信息,对物料中杆状物及异物进行识别分割,完成杆状物的分选工作。本发明将分选系统模块化,根据不同物料,自行搭配使用;CMOS工业线阵相机及高光谱相机通过深度学习的方法对图像进行识别分割可以提升杆状物识别的准确率,实现精准分选,成功的解决了人工分选的低精度、高成本的难题。

    一种厨房用分类垃圾桶
    7.
    实用新型

    公开(公告)号:CN214268837U

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202023109729.2

    申请日:2020-12-22

    IPC分类号: B65F1/06 B65F1/14 B65F1/16

    摘要: 本实用新型涉及一种厨房用分类垃圾桶,包括外壳体和筒体,所述外壳体内设有放置腔且放置腔与外壳体的顶面连通;所述外壳体的侧面底端设有与放置腔连通的滑孔;所述放置腔的底面可转动连接有齿轮,所述筒体连接在齿轮上,且筒体位于放置腔内;所述滑孔内可滑动连接有齿条,齿条与齿轮啮合;所述齿条一端与放置腔内侧之间连接有弹簧,另一端位于外壳体的外侧;所述筒体内部设有隔板,隔板将筒体内部分为两个体积相等的半圆腔;所述外壳体的顶面连接有盖板,盖板位于其中一个半圆腔的正上方;本实用新型所述的一种厨房用分类垃圾桶,采用齿条齿轮配合带动筒体转动,从而可选择切换两个储放腔,进行放置厨余垃圾和其他垃圾。

    用于黄桃的自动切核装置

    公开(公告)号:CN214414052U

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202023104742.9

    申请日:2020-12-22

    IPC分类号: A23N4/04

    摘要: 本实用新型公开了一种用于黄桃的自动切核装置,属于黄桃加工领域,该装置包括电机模块、图像采集模块、输送网带、照相机、光电传感器、刀具、单片机模块以及工控机等,所述照相机为CCD照相机,所述电机模块包含L298N电机驱动和545直流电机,所述光电传感器为CMOS激光传感器,所述单片机模块为STC15F2K60S2。本实用新型专利是通过网带输送切开的黄桃,当黄桃挡住光源,光电传感器加上一个上拉电阻接到单片机的外部中断引脚,单片机发送一个脉冲给照相机,图像采集模块把照相机图像发送给工控机,工控机进行数据处理,通过电机调整桃子位置便于刀具去核。此装置上电自动运行、操作简单,大大提高了黄桃去核的效率,节省了人工成本。