[发明专利]一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机及应用方法在审

专利信息
申请号: 201910018545.8 申请日: 2019-01-09
公开(公告)号: CN109499925A 公开(公告)日: 2019-03-22
发明(设计)人: 储珺 申请(专利权)人: 深圳市中瑞微视光电有限公司
主分类号: B07C5/342 分类号: B07C5/342;B07C5/36
代理公司: 深圳市博太联众专利代理事务所(特殊普通合伙) 44354 代理人: 邓雅静
地址: 518000 广东省深圳市宝安区沙井街*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 分选箱 颜色空间 色选机 滑槽 模式分类 集料斗 上表面 分选 人机界面 图像采集系统 仿真结果 滑槽底面 判别结果 算法执行 图像采集 图像数据 相关参数 融合 分类器 可观察 振动器 喷阀 容腔 应用 传输 传递 延伸 配置 分析 图片
【权利要求书】:

1.一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机,其特征在于:包括分选箱(1),所述分选箱(1)的上表面中间位置处固定设有滑槽(2),所述滑槽(2)的一端延伸至所述分选箱(1)的内部,所述滑槽(2)另一端上表面安装有集料斗(3),所述滑槽(2)底面靠近所述集料斗(3)的下方安装有振动器(4),所述分选箱(1)的内部开设有第一容腔,所述分选箱(1)的底端内部安装有后镜头图像采集(5),所述分选箱(1)的下表面固定设有第一出料斗(6),所述分选箱(1)靠近所述第一出料斗(6)的一侧安装有第二出料斗(7),所述分选箱(1)的顶端外侧壁固定设有包括上位机和下位机的人机界面操作系统(8),所述分选箱(1)的顶端内部安装有前镜头图像采集(9),所述前镜头图像采集(9)的内部开设有第二容腔,所述前镜头图像采集(9)的内部底面固定设有镜头(10),所述前镜头图像采集(9)靠近所述镜头(10)的顶部安装有连接件(11),所述前镜头图像采集(9)靠近所述连接件(11)的顶部安装有CCD图像传感器(12),所述CCD图像传感器(12)的顶部设有CCD信号处理板(13),所述CCD信号处理板(13)和所述连接件(11)固定连接,所述分选箱(1)靠近所述人机界面操作系统(8)的一端外侧壁安装有路由器(14),所述分选箱(1)的内部靠近所述滑槽(2)的上方固定设有前背景板(15),所述分选箱(1)靠近所述前背景板(15)的下方固定设有前分选照明(16),所述分选箱(1)的内部靠近所述滑槽(2)的下方安装有后分选照明(17),所述后分选照明(17)的下方设有后背景板(18),所述后背景板(18)和所述分选箱(1)固定连接,所述振动器(4)、所述前镜头图像采集(9)、所述CCD图像传感器(12)、所述CCD信号处理板(13)、前分选照明(16)和所述后分选照明(17)均与所述人机界面操作系统(8)信号连接,所述振动器(4)、所述人机界面操作系统(8)、所述前镜头图像采集(9)、所述CCD图像传感器(12)、所述CCD信号处理板(13)、前分选照明(16)和所述后分选照明(17)均与外部电源电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机,其特征在于:还包括驱动电路板(19)、高速喷阀(20)、信号处理模块(21)和气路输出(22),所述驱动电路板(19)安装在所述分选箱(1)上,所述信号处理模块(21)固定连接在所述分选箱(1)上,所述分选箱(1)的一侧固定设有所述高速喷阀(20),所述高速喷阀(20)的一侧固定设有所述气路输出(22)。

3.根据权利要求2所述的一种具有融合颜色空间的模式分类系统的色选机,其特征在于:所述驱动电路板(19)、所述高速喷阀(20)、所述信号处理模块(21)和所述气路输出(22)信号连接。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的应用方法,其特征在于,包括如下步骤:

物料从顶部的振动器(4)下落,沿滑槽(2)加速下行到分选观察区,在照明系统的照射下,由后镜头图像采集(5)、前镜头图像采集(9)进行图像采集,通过人机界面操作系统(8)可观察显示待分选的物料图片,并进行相关图像数据的分析和整理,并在此基础上根据颜色空间的不同配置,计算出合适的分类器,根据仿真结果确定相关参数,传输给算法执行模块,进而得到判别结果,传递给执行机构,高速喷阀(20),实现物料的分选。

5.根据权利要求4所述的应用方法,其特征在于,图像采集实现的步骤流程如下:

S1、开始;

S2、触发和刷新;

S3、捕捉;

S4、供料;

S5、选取存储位置;

S6、捕捉结束;

S7、验证。

6.根据权利要求5所述的应用方法,其特征在于,

S1中:选取相对应区域,可以自定义该区域为好料或者坏料;选取物料局部区域相同颜色获取ROI区域;调节颜色阈值大小,可调节和选取类似的拾取点阈值距离,调节区域阈值,可实现在拾取区域的大小;

S2中:根据可能的相关设置对选取区域进行特征提取或选择并为接下来的分类器的实现提供可能的数据接口;

S3中:根据色选的需求选择单类分类器;

S4中:以提取到的特征值输入到分类器进行训练,自动得到最优分类模型及参数,并发送给下位机,同时,提供仿真及可视化分析功能;

S5中:由下位机FPGA进行物料的识别和剔除,上位机提供一到两个参数进行调节以实现差异化选别,增强其泛化能力,通过对比算法验证区,能通过调节灵敏度来实现对所定义物料的差异化调节。

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