专利汇可以提供一种苹果内外品质在线无损检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种苹果内外品质在线 无损检测 方法,应用苹果内外品质在线无损检测系统,系统包括:苹果外部品质检测单元、苹果内部品质检测单元、控制和 数据处理 单元及果托,控制和数据处理单元包括工控机,苹果外部品质检测单元包括:上部外观检测单元和下部外观检测单元,上部外观检测单元、苹果内部品质检测单元、下部外观检测单元依次固定在传送带两侧的固定架上,果托放置在传送带上,用于放置苹果,所述苹果内外品质在线无损检测系统布置于黑箱中;本发明利用 机器视觉 和可见光- 近红外 透射 光谱 ,基于 图像处理 、 深度学习 和光谱分析技术来检测苹果果径、着 色度 、表面 缺陷 、霉心病、糖度,实现了产线上苹果内外品质全面快速无损检测理论与方法。,下面是一种苹果内外品质在线无损检测方法专利的具体信息内容。
1.一种苹果内外品质在线无损检测系统,其特征在于,包括:苹果外部品质检测单元、苹果内部品质检测单元(2)、控制和数据处理单元及果托,所述控制和数据处理单元包括工控机(7),所述苹果外部品质检测单元包括:上部外观检测单元(3)和下部外观检测单元(1),所述上部外观检测单元(3)、苹果内部品质检测单元(2)、下部外观检测单元(1)依次固定在传送带两侧的固定架上,所述果托放置在传送带上,用于放置苹果,所述苹果内外品质在线无损检测系统布置于黑箱中;
所述上部外观检测单元(3)用于实现苹果果径、苹果上半部的着色度和表面缺陷的检测,上部外观检测单元(3)是一个长方体中空的盒子,上部外观检测单元(3)的底部固定在传送带两侧的固定架上,上部外观检测单元(3)前、后侧面底部均设有能容纳果托通过的开口,上部外观检测单元(3)包括:4个工业相机(4)、2个无影灯(6)、1对光电开关(5),其中3个工业相机(4)固定安装在上部外观检测单元(3)内部的侧上方,用于采集苹果的上表面图像,1个工业相机(4)固定安装于上部外观检测单元(3)内部的正上方,用于采集苹果的俯视图,2个无影灯(6)分别安装在上部外观检测单元(3)内部的两侧,用于作为上部外观检测单元(3)的光源,1对光电开关(5)设置在上部外观检测单元(3)的底部两侧,固定于传送带两侧的固定架上,用于感应苹果到达上部外观检测单元(3)并将信号传输至工控机(7),工控机(7)触发工业相机(4)采集图像,工业相机(4)用于采集图像,并将采集的图像传输给工控机(7);
所述苹果内部品质检测单元(2)用于实现苹果糖度、霉心病的检测,苹果内部品质检测单元(2)是一个长方体中空的盒子,苹果内部品质检测单元(2)的底部固定在传送带两侧的固定架上,苹果内部品质检测单元(2)的前、后侧面底部均设有能容纳果托通过的开口,苹果内部品质检测单元(2)的内部分为两层空间结构,苹果内部品质检测单元(2)包括:可见/近红外光谱仪套件(9),6个卤素灯(10),1对光电开关(5),4个风扇(8),位于下部的第一层空间结构用于安装6个卤素灯(10)、4个风扇(8)和1对光电开关(5),位于上部的第二层空间结构用于安装可见/近红外光谱仪套件(9)和工控机(7),6个卤素灯(10)安装在第一层空间结构两侧的支架上,用于作为苹果内部品质检测单元(2)的光源,其中2个风扇(8)安装于第一层空间结构的正上方,另外2个风扇(8)安装于第一层空间结构的一侧,用于对苹果内部品质检测单元(2)进行散热,1对光电开关(5)设置在苹果内部品质检测单元(2)的底部两侧,固定于传送带两侧的固定架上,用于感应苹果到达苹果内部品质检测单元(2)并将信号传输至工控机(7),工控机(7)触发可见/近红外光谱仪套件(9)采集光谱数据,可见/近红外光谱仪套件(9)用于采集光谱数据,并将光谱数据传输给工控机(7);
所述下部外观检测单元(1)用于实现苹果下半部的着色度和表面缺陷的检测,下部外观检测单元(1)由两个长方体中空的盒子构成,两个长方体中空的盒子之间通过连接架(13)连接,两个长方体中空的盒子的底部分别固定在传送带两侧的固定架上,下部外观检测单元(1)包括:3个工业相机(4)、2个无影灯(6)、1对光电开关(5)、吸盘(12)、气缸(11),3个工业相机(4)固定安装在下部外观检测单元(1)内部的侧下方,用于采集苹果的下表面图像,2个无影灯(6)分别固定安装在下部外观检测单元(1)内部的两侧,用于作为下部外观检测单元(1)的光源,1对光电开关(5)设置在下部外观检测单元(1)的底部两侧,固定于传送带两侧的固定架上,用于感应苹果到达下部外观检测单元(1)并将信号传输至工控机(7),工控机(7)触发工业相机(4)采集图像,工业相机(4)用于采集图像,并将采集的图像传输给工控机(7),
气缸(11)设置在连接架(13)的中部,用于作为苹果吸起和放下的驱动动力,吸盘(12)悬挂连接架(13)上,吸盘(12)用于将苹果吸起;
工控相机(7)用于接收采集的图像和光谱数据,并对其进行分析处理。
2.如权利要求1所述的苹果内外品质在线无损检测系统,其特征在于,所述可见/近红外光谱仪套件(9)包括:光谱仪、光纤、可调透镜和USB数据线,所述光纤一端的探头安装于苹果下方,在探头末端设置可调透镜,可调透镜用于高效收集透射光谱,透射光谱经光传输至光谱仪,光谱仪通过USB数据线与工控机(7)连接,用于对各波段光谱进行接收和处理,并将处理后的结果传输至工控机(7)。
3.如权利要求2所述的苹果内外品质在线无损检测系统,其特征在于,所述光谱仪采用USB2000+光纤光谱仪。
4.如权利要求1所述的苹果内外品质在线无损检测系统,其特征在于,所述卤素灯(10)为50W的卤素灯。
5.一种苹果内外品质在线无损检测方法,应用上述权利要求1-4任一权利要求所述的苹果内外品质在线无损检测系统,其特征在于,包括:苹果果径检测方法、苹果着色度检测方法、苹果表面缺陷检测方法和苹果糖度、霉心病检测方法,
所述苹果果径为苹果最大横截面直径,所述苹果果径检测方法包括:图像采集、图像分割、轮廓提取、果径计算;
所述图像采集是通过上部外观检测单元(3)中的正上方的工业相机(4)采集苹果的俯视图,并将苹果的俯视图传输给工控机(7),工控机(7)接收到苹果的俯视图后,首先将RGB颜色空间转化为HSI颜色空间,然后利用OpenCV中的inRange函数进行图像分割,对分割的图像采用数学形态学的方法进行处理,首先进行开运算然后进行闭合运算,去除图像分割后小面积的噪声,得到苹果的二值化图像,然后采用逐像素遍历法来提取苹果轮廓,通过对苹果的二值图像进行遍历寻找阈值变化明显的点并将其记录下来,最后利用曲线将这些点描绘出来,找到经过该轮廓中心距离最大的两个点,根据事先用标定板标定的工业相机(4)内外参数将图像中的像素距离转换为实际距离,得到苹果的果径信息;
所述苹果着色度为苹果表面红色像素点总面积占苹果表面总像素总面积的比,所述苹果着色度检测方法,包括以下步骤:
首先通过上部外部检测单元(3)内部侧上方的3个工业相机(4)和下部外观检测单元(1)内部侧下方的3个工业相机(4)进行苹果表面图像的采集,然后将采集的图像传输给工控机(7),工控机(7)接收采集的图像,并对6幅图像进行去重拼接处理,然后将处理后的图像的RGB分量通过OpenCV转换为HSI彩色模型中的HSI分量,完成转换后基于色彩三原色的成色规律,通过OpenCV对苹果样本图像HSI彩色模型的H分量进行色彩像素点的识别与提取,得到苹果表皮的色度分布直方图,最后通过计算苹果整个表面的红色像素点总面积占整个表面像素点总面积的百分比得到苹果的红色着色度;
所述苹果表面缺陷检测方法为首先通过上部外部检测单元(3)的4个工业相机(4)和下部外观检测单元(1)的3个工业相机(4)进行苹果表面图像的采集,然后将采集的图像传输给工控机(7),工控机(7)接收采集的图像,然后通过缺陷识别模型进行缺陷识别;
所述苹果糖度检测方法为首先通过苹果果径检测方法获取苹果的果径信息,然后通过苹果内部品质检测单元(2)中的可见/近红外光谱仪套件(9)采集苹果的光谱数据,若苹果的果径≥80cm,则将光谱数据输入果径≥80cm的糖度分析模型,通过果径≥80cm的糖度分析模型进行糖度结果的输出,若苹果的果径<80cm,则将光谱数据输入果径<80cm的糖度分析模型,通过果径<80cm的糖度分析模型进行糖度结果的输出;
所述苹果霉心病检测方法为首先通过苹果果径检测方法获取苹果的果径信息,然后通过苹果内部品质检测单元(2)中的可见/近红外光谱仪套件(9)采集苹果的光谱数据,若苹果的果径≥80cm,则将采集的光谱数据输入果径≥80cm的霉心病判别模型,通过果径≥
80cm的霉心病判别模型进行霉心病检测结果的输出,若苹果的果径<80cm,则将采集的光谱数据输入果径<80cm的霉心病判别模型,通过果径<80cm的霉心病判别模型进行霉心病检测结果的输出。
6.如权利要求5所述的苹果内外品质在线无损检测方法,其特征在于,HSI彩色模型中H、S、I的转换公式为:
7.如权利要求5所述的苹果内外品质在线无损检测方法,其特征在于,缺陷识别模型的建立具体包括以下步骤:
(1)准备2000个实验样品,2000个实验样品构成实验样本,其中1500个实验样品有缺陷,剩余500个实验样品无缺陷,缺陷包括:疤痕、磕碰、腐烂、枝叶膜、苦痘病,(2)打标签,利用labelImg软件进行缺陷类型标记,生成.xml格式标签文件,(3)转换label格式,并生成训练集和测试集;将.xml格式标签文件转换成YOLO所需要的格式,随机将实验样本中的1600个样品作为训练集,400个样品作为测试集,(4)在YOLO v3.0软件中训练缺陷识别模型并进行测试。
8.如权利要求5所述的苹果内外品质在线无损检测方法,其特征在于,果径≥80cm的霉心病判别模型的建立包括以下步骤:
(1)准备实验样品,实验样品构成实验样本,并用标签对实验样品进行逐个标记,其中果径≥80cm的300个样品作为建模样本集,其中霉心病的苹果145个,健康苹果155个,训练集样本为225个样品,其中健康苹果115个,霉心病苹果110个,测试集样本为75个样品,其中健康苹果40个,霉心病苹果35个,
(2)在运动的传送带上使用USB2000+光纤光谱仪分别对建模样本集中的每个样品进行透射光谱采集,每个样品需进行3次透射光谱采集实验,取3次数据的平均值作为样品的光谱数据,在采集光谱过程中,采集参数设置为:平均扫描次数为5,平滑点数为5,积分时间为
100ms,
(3)光谱数据预处理:首先采用多元散射校正对采集光谱数据进行预处理,增强光谱与数据之间的相关性;其次对光谱数据进行[0,1]的归一化处理,提高模型收敛速度和模型精度;最后采用主成分分析法,对高维光谱数据进行降维处理,选择累计贡献率90%以上的8个主成分作为模型输入的特征变量;
(4)建立霉心病检测模型:采用支持向量机的算法构建霉心病判别模型,然后利用测试集样本进行样本测试,建模中参数寻优是通过matlab寻优,将最合适的参数在C++文件中进行了定义。
9.如权利要求8所述的苹果内外品质在线无损检测方法,其特征在于,果径<80cm的霉心病判别模型与果径≥80cm的霉心病判别模型建立方法相同,果径<80cm的样本及分布同果径≥80cm的样本。
10.如权利要求5所述的苹果内外品质在线无损检测方法,其特征在于,果径≥80cm的糖度分析模型的建立包括以下步骤:
(1)准备实验样品,实验样品均为健康的苹果,实验样品构成实验样本,并用标签对实验样品进行逐个标记,其中果径≥80cm的155个样品作为建模样本集,其中训练集样本为
115个样品,测试集样本为40个样品,
(2)在运动的传送带上使用USB2000+光纤光谱仪分别对每个样品进行透射光谱采集,每个样品需进行3次透射光谱采集实验,取3次数据的平均值作为样品的光谱数据,在采集光谱过程中,采集参数设置为:平均扫描次数为5,平滑点数为5,积分时间为100ms,(3)糖度化学测定:将采集光谱后的健康苹果样品上标好位置的果肉切下并榨汁,取2-
3滴榨取的果汁,滴于数字式折射仪的测试位置,对健康苹果样品进行糖度的测定,取健康苹果样品直径位置上3个不同标记处的平均值作为糖度标准值,
(4)光谱数据预处理:首先采用多元散射校正对采集的光谱数据进行预处理,增强光谱与数据之间的相关性,其次对光谱数据进行[0,1]的归一化处理,提高模型收敛速度和模型精度;最后采用主成分分析法,对高维光谱数据进行降维处理,选择累计贡献率90%以上的
8个主成分作为模型输入的特征变量;
(5)建立糖度分析模型:用偏最小二乘回归的算法构建糖度分析模型,构建糖度分析模型时结合糖度标准值,建模中参数寻优是通过matlab寻优,将最合适的参数在C++文件中进行了定义;
所述果径<80cm的糖度分析模型和果径≥80cm的糖度分析模型的建立方法相同,果径<80cm的样本及分布同果径≥80cm的样本。
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