[发明专利]一种莲子去心加工疵品分选装置及分选方法

说明书

本发明公开了一种莲子去心加工疵品分选装置及分选方法，包括莲子输送系统、图像采集系统、分选控制系统、分选执行系统。本发明采用深度学习算法对采集的莲子表面外观信息进行处理，识别出莲子经去心加工后在表面上留下的去心孔洞特征，并根据莲子去心加工疵品和良品存在的去心孔洞位置、数量、组合及外观特征等差异进行分类，从而分选出去心良品及腰部钻偏莲子、端面钻偏莲子、重复钻孔莲子、钻破莲子、未加工莲子与未钻通莲子等疵品，分选控制系统根据莲子分类结果控制分选执行系统工作，将疵品予以剔除。本发明通过识别莲子表面去心孔洞特征实现分选，可以满足去心加工莲子的分选需要，具有可分选疵品类型多、分选准确性高、分选效率高的优点。

技术领域

本发明涉及莲子加工检测领域，具体涉及一种莲子去心加工疵品分选装置及分选方法。

背景技术

根据外观进行品质分选是食品生产中的重要工序，用以保证食品质量、确定食品产品的档次。莲子是一种营养食品，外形呈椭球状，其在成为食品以前，通常需要经过去心加工，去除莲子内部苦涩的莲心。理想情况下，莲子去心后将在莲子上沿轴线形成一通孔，莲心沿此孔完全排出。然而，实际上由于莲子大小、形状各异，且莲子去心设备工位固定，莲子位姿一致性较差，使得去心加工时很容易钻偏，形成多种类型的去心加工疵品，例如腰部钻偏莲子(通孔位于莲子圆周上)、端面钻偏莲子(孔偏离莲子轴线)、重复钻孔莲子(多次去心，形成多个孔)、钻破莲子(孔边产生破裂)、未钻通莲子(孔未通，仅一侧有孔)等，造成莲心去除不彻底、莲子外观品质及肉质受损并影响最终莲子产品的品质，因此，需要对这些疵品进行分选并剔除。

现有的莲子加工疵品分选主要依靠人工，工人通过对莲子外观进行逐个观察进而将疵品挑出。当加工产量较大时，需要大量人力参与，检测成本高。另外，人工检测存在漏检率高、标准把握不一致等问题，长时间检测还会产生视觉疲劳，影响生产进度与分选质量。目前，现虽已有色选设备应用于莲子生产，但其是针对莲子剥壳加工，用于将剥壳后的红色莲仁与黑色未完全剥壳莲子、未剥壳莲子、瘪子及莲壳等疵品分离。采用的是基于图像处理的计算机视觉检测方法，依据物料间表面整体颜色、形状特征差异执行分选，但是该方法不适用于被检物整体颜色一致且与加工孔洞特征紧密相关的莲子去心加工疵品分选过程。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种莲子去心加工疵品分选装置及分选方法。所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种莲子去心加工疵品分选装置，包括莲子输送系统、图像采集系统、分选控制系统、分选执行系统等部分，所述分选控制系统采用深度学习算法对图像采集系统采集的莲子表面的图片或视频信息进行处理，识别出莲子经去心加工后在表面上留下的去心孔洞特征，并根据莲子去心加工疵品和良品存在的去心孔洞位置、数量、组合及外观特征差异进行分类，从而分选出良品及腰部钻偏莲子、端面钻偏莲子、重复钻孔莲子、钻破莲子、未加工莲子与未钻通莲子等疵品，所述分选控制系统根据莲子分类结果控制分选执行系统工作，对疵品予以剔除；

所述莲子输送系统包括机架、滚子链传动系统、动力传动装置、电动机、进料系统等部分，其中，所述滚子链传动系统位于机架上部；所述进料系统位于滚子链传动系统一端，可将莲子逐颗间歇送往链条链节处；所述电动机通过动力传动装置驱动滚子链传动系统和进料系统工作；

所述图像采集系统位于滚子链传动系统中部，包括相机支架、检测相机、辅助光源等部分；所述滚子链传动系统上部工作链条中的滚子，在向前运动过程中可产生自转，进而带动落入链条两滚子间的莲子产生自转，所述莲子开始转动后，在链条上完成滚正定向，并可在通过检测相机视野时改变姿态，以展示表面特征；

所述分选控制系统包括控制器，所述控制器与图像采集系统相连接，所述控制器所采用的深度学习算法，依据深度学习权重对进入检测相机视野的莲子整体特征或者去心孔洞特征进行自动识别与分类，并由控制程序做出分选决策；所述深度学习权重是通过对预先准备的各类去心加工莲子的外观图片数据集进行训练获得；