基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究

机器视觉就是利用图像摄取装置等产品代替人眼做测量和判断,当前在水果分级分拣领域应用极广,已成为工业机器人进行农产品自动化检测的研究热点,但如何对采集到的自然图像进行高效目标分割和识别检测,成为制约分拣机器人应用的技术难点。现利用机器视觉测量精度高、结果稳定可靠和非接触性等优点,通过对苹果进行尺寸测量、空间定位,并根据果形大小、色泽光洁程度和表面缺陷等指标进行特征识别,实现对苹果品质的科学精准分级和自动分拣,并利用机械手臂自动完成不同等级水果的分拣,实现生产线上的"手眼"协调工作。

基于机器视觉的水果分级分拣系统关键技术研究

综合考虑自动分拣系统的各项功能要求,设计了自动分拣系统的整体方案。系统包括硬件和软件设计2部分。其中,硬件设计主要包括图像采集、机械手、传送带等模块,通过图像采集模块获取图像,通过机械手抓取水果。软件设计包括水果位置检测和分类识别两部分。通过研究水果的位置检测方法,对水果图像进行预处理,通过多种算子实施边缘检测,再基于边缘轮廓检测对中心关键点进行提取。最后,论文提出了基于卷积神经网络的深度学习方法,从不同数据源获取若干张水果图像数据并标注,实现92%的分类准确率。

基于物联网的智能分级分拣系统的设计与实现

设计的智能分拣系统是基于物联网的实现,设计的智能分拣水果机器人基于分拣系统,能够实现自动化。通过单片机的控制驱动机器人前进并自动循迹避障,采集水果,并对水果成熟度进行判断,实现分拣系统智能化和自动化。因此应用基于单片机水果分拣系统来提高分拣水果工作效率。可以让自动化程度高、生产效率高、维护成本低的水果分拣系统产品不断出现,发展迅猛。

陕西苹果分拣分级现状、问题及建议

苹果产业是陕西省体量较大、惠及面较广的富民产业,但总体效率和发展质量不高,特别是产业后整理的分拣分级环节效率低。为提高陕西省苹果的分拣分级效率,从而提高产业整体效率,实地调研了陕西省的134条4.0智能选果线,系统分析了4.0智能选果线的分布现状、分拣分级设备的利用情况及效果、分拣分级设备的推广运营情况。结果发现,陕西省的4.0智能选果线分布具有明显的地区差异,分拣分级环节在政府层面、涉果企业及合作社层面、果农层面均存在问题。针对这些问题提出相关建议,以期提高苹果等陕西特色农产品的分拣分级效率。

沙糖桔分拣分级装置研究和设计

针对沙糖桔果皮脆弱易损伤的特点,设计一种适用于沙糖桔摘后分拣分级装置。通过采用滚刷、皮带等柔性传送材料,避免选果中对沙糖桔的损伤。整个装置包括上果机构、分拣分级机构和称重机构,整机由模块化组装,果径级数可根据用户需求灵活组合。装置简易实用,适用于个体农户或小型合作社在户外或简易工棚环境的下选果作业。

基于机器视觉的球状农产品分拣机的探索研究

人们对农产品品质要求的提高,产生了对农产品分级分拣的需求,并且这种分拣的指标是多样化的。按照产品的颜色、腐烂损坏程度、成熟度等指标要求进行的分拣,由纯机械的装置是难以实现的,同时如果没有机械装置的辅助,对产品图像信息的采集又是不全面的。笔者结合计算机视觉识别技术和机械自动取料与翻滚装置,以坏果分拣为例,提出了系统化的解决方案,从机械结构、PLC控制、图像采集机制、计算机图像处理等方面详细阐述了其工作原理和实现方法,并且在计算机视觉识别坏果方面提出了利用HSV亮度等高线特征的方法来识别果梗/花萼与缺陷。仿真结果证明:该装置利用HSV亮度等高线特征的方法来识别缺陷与果梗/花萼,能高效全自动化去除坏果;同时,该系统提供了一种基于计算机视觉识别的农产品检测分拣的系统框架,它的功能不局限于去除坏果,也不局限于检测一种产品,它可以根据对产品颜色、大小、形状等不同视觉特征指标的要求,在计算机中输入或选择相应识别程序完成相应分拣任务,它还可以采用多级喷吹机构或其他分拣执行机构扩展其功能,实现多级分拣。

农产品精确称重分拣机控制及模拟仿真调试

随着人们生活水平的提高,其对食品特别是农产品规格品质的要求也在提高,同时农业生产的规模化、规范化的发展,在生产加工和包装过程中也产生了对农产晶比如水果、海产品、某些晶种的蔬菜等按重量分级分拣的需求。本文给出了具体解决方案及仿真调试的方法,从机械结构和电器控制方面详细分析了方案的机构动作和程序控制原理及实现方法,从而实现了对农产品按重量分级分拣的功能,解决了人工分拣成本高、劳动强度大、准确性低、生产率不高的问题,适应了农业生产规模化、规范化发展的需求。

基于决策树的果冻橙智能分级算法设计

随着人民生活水平的不断提高,水果产业在我国得到了快速的增长。但在需求量不断增加的同时,采摘后怎样智能分拣的实际问题也渐渐产生。仅靠手工或者半机械化的分拣方式显然已经无法适应当下农业集中化、现代化和智能化需求。针对当下果业分级分拣工作智能化程度低、人工成品偏高的问题,本文通过引入决策树算法,配合智能机械臂和机器视觉系统,实现果冻橙的智能分级。并通过实验表明,算法在实现智能分级的同时,可以保证较好的分级正确率,从而可以在实际分级分拣工作中发挥作用。