用于实时剥皮的装置、系统和方法制造方法及图纸

公开了用于实时剥皮的装置、系统和方法。剥皮可以包括评估和控制一个或多个剥皮器，以从有机材料去除皮。评估可以由包括卷积神经网络的评估系统进行，以确定剥皮值。控制可以由机器学习模型在剥皮值的基础上进行。控制可以包括确定剥皮器工具速度和/或闸门位置的实时设置。设置。设置。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于实时剥皮的装置、系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本专利申请要求获得2020年8月20日提交的第63/068,119号美国临时专利申请的权益和优先权，该申请的全部公开内容通过引用并入本文。


[0003]本公开涉及用于剥皮的装置、系统和方法，尤其是涉及用于实时剥皮的装置、系统和方法。

技术实现思路

[0004]根据本公开的一个方面，一种用于对有皮的有机材料进行剥皮的系统可以包括：一个或多个剥皮器，每个剥皮器具有用于接合有机材料进行剥皮的至少一个剥皮器工具以及用于管控有机材料排出速率的操作的闸门；剥皮评估系统，用于分析剥皮的有机材料的图像信息，以确定剥皮值；以及控制系统，配置为基于所确定的剥皮值管控所述一个或多个剥皮器的操作。所述控制系统可以包括机器学习模型，该机器学习模型配置为基于所确定的剥皮值实时确定所述一个或多个剥皮器中每一者的闸门位置和/或剥皮器工具速度。
[0005]在一些实施方式中，所述机器学习模型可以是基于模拟模型定义的，该模拟模型包括所述一个或多个剥皮器内的有机材料的物理模拟。所述模拟模型可以包括剥皮的有机材料的行数据。所述有机材料的物理模拟和所述行数据可以被应用为降阶模型，并且所述模拟模型可以包括由所述降阶模型定义的所述物理模拟。
[0006]在一些实施方式中，所述机器学习模型可以包括强化学习模型。所述模拟模型可以配置为提供由所述机器学习模型应用的训练数据集，以产生用于所述机器学习模型的操作的数字系数，从而基于所确定的剥皮值管控所述一个或多个剥皮器的操作。由所述机器学习模型应用的所述训练数据集可以是在所述模拟模型中产生的。
[0007]在一些实施方式中，所述机器学习模型可以形成为基于所述模拟模型实现奖励强化的强化模型，以定义所述强化模型。奖励强化可以是基于皮的量和果肉损失量确定的。所述剥皮评估系统可以包括至少一个摄像头，用于捕获所述剥皮的有机材料的可见图像，用于进行分析。
[0008]在一些实施方式中，所述至少一个摄像头可以布置成捕获所述一个或多个剥皮器内的剥皮的有机材料的可见图像。所述至少一个摄像头可以布置成捕获所述闸门下游的剥皮的有机材料的可见图像。在一些实施方式中，所述剥皮评估系统可以包括用于分析图像信息的卷积神经网络，并且所述卷积神经网络的输出产生剥皮值的确定作为数字输出值。
[0009]在一些实施方式中，所述至少一个摄像头可以适合于捕获可见光谱中的图像信息。所述的至少一个摄像头可以适于捕获可见光谱以外的图像信息。所述至少一个摄像头可以适合于捕获近红外光谱中的图像信息。
[0010]根据本公开的另一方面，一种操作包括一个或多个用于对有机材料进行剥皮的剥皮器的剥皮系统的方法可以包括：基于剥皮器内有机材料的物理模拟，产生模拟模型；基于
所述模拟模型定义机器学习模型，以用于管控所述一个或多个剥皮器的控制；评估剥皮的有机材料的图像信息，以确定剥皮值；操作所述定义的机器学习模型，以基于所确定的剥皮值实时确定期望的闸门位置和期望的剥皮器工具速度；以及控制所述一个或多个剥皮器的闸门和/或剥皮器工具，使其分别具有期望的闸门位置和/或期望的剥皮器工具速度。
[0011]在一些实施方式中，评估有机材料的图像信息、操作所定义的机器学习模型以实时确定闸门位置和剥皮器工具速度以及控制所述闸门和所述剥皮器工具可以是递归地发生的。基于有机材料的物理模拟产生所述模拟模型可以包括基于来自所述一个或多个剥皮器的来自有机材料的所述物理模拟和行数据，从降阶模型定义所述模拟模型。定义所述机器学习模型可以包括基于训练数据集训练所述机器学习模型。
[0012]在一些实施方式中，所述机器学习模型可以是基于所述模拟模型实现奖励强化的强化模型。奖励强化可以是基于皮的量和果肉损失量确定的。在一些实施方式中，所述的方法可以进一步包括通过所述模拟模型定义所述训练数据集。
[0013]根据本公开的另一方面，一种操作包括一个或多个用于对有机材料进行剥皮的剥皮器的剥皮系统的方法可以包括：评估剥皮的有机材料的图像信息，以确定剥皮值；操作机器学习模型，以基于所确定的剥皮值实时确定期望的闸门位置和期望的剥皮器工具速度中的至少一者；以及基于所确定的剥皮值，控制所述一个或多个剥皮器的闸门和剥皮器工具中的至少一者。
[0014]在一些实施方式中，所述的方法可以进一步包括基于模拟模型定义所述机器学习模型，以用于管控所述一个或多个剥皮器的控制。在一些实施方式中，所述的方法可以进一步包括基于剥皮器内有机材料的物理模拟产生模拟模型，其中所述模拟模型定义所述机器学习模型。
[0015]根据本公开的另一方面，一种用于基于剥皮的有机材料的图像信息确定剥皮值的剥皮评估系统可以包括：一个或多个图像捕获装置，用于获取剥皮的有机材料的图像；以及评估控制系统，用于分析所获取的图像的图像信息并确定剥皮值。在一些实施方式中，所述评估控制系统可以包括卷积神经网络。所述卷积神经网络可以是基于包括基准信息的训练数据集定义的，所述基准信息包括剥皮的有机材料的多光谱图像的分类图像信息。
[0016]对于本领域的技术人员来说，在考虑到示例了目前所认为的实施本公开的最佳模式的说明性的实施方式的情况下，本公开的其他特征将变得明显。
附图说明
[0017]本专利或申请文件至少包含一张彩色图纸。本专利或专利申请出版物的彩色图样副本将由专利局在提出要求并支付必要费用后提供。
[0018]本公开中描述的概念在附图中以示例的方式而非限制方式示出。为简单明了地示出，图中示出的元素不一定按比例绘制。例如，为了清晰起见，一些元素的尺寸可能相对于其他元素被夸大。此外，在认为适当的情况下，附图标记在各图之间重复，以指示相应或类似的元素。
[0019]特别地参考附图进行了详细描述，在附图中：
[0020]图1是用于诸如水果和蔬菜的有机材料的剥皮器的立体图；
[0021]图2是图1的剥皮器的部分的示意立体图，该剥皮器被渲染成透明的，以示出有机
材料的流动；
[0022]图3是包括图1的剥皮器、评估系统和控制系统的剥皮器系统的示意图；
[0023]图4是图3的评估系统的卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)的示意图；
[0024]图5A是在可见光谱中由图3的剥皮器系统的评估系统捕获的示例性图像，示出红
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绿
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蓝描绘的来自剥皮器的有机物质(马铃薯)；
[0025]图5B是在可见光谱中由图3的剥皮器系统的评估系统捕获的另一示例性图像，示出红
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绿
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蓝描绘的来自剥皮器的有机材料(马铃薯)；
[0026]图5C是在可见光谱中用于训练图3的剥皮器系统的评估系统的示例性图像，示出红
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绿
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蓝描绘的来自剥皮器的有机材料(马铃薯)；
[0027]图5D是用于训练图3的剥皮器系统的评估系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于对有皮的有机材料进行剥皮的系统，所述系统包括：一个或多个剥皮器，每个剥皮器具有用于接合有机材料进行剥皮的至少一个剥皮器工具以及用于管控有机材料排出速率的操作的闸门；剥皮评估系统，用于分析剥皮的有机材料的图像信息，以确定剥皮值；以及控制系统，配置为基于所确定的剥皮值管控所述一个或多个剥皮器的操作，其中所述控制系统包括机器学习模型，该机器学习模型配置为基于所确定的剥皮值实时确定所述一个或多个剥皮器中每一者的闸门位置和剥皮器工具速度。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习模型是基于模拟模型定义的，该模拟模型包括所述一个或多个剥皮器内的有机材料的物理模拟。3.根据权利要求2所述的系统，其中所述模拟模型包括剥皮的有机材料的行数据。4.根据权利要求3所述的系统，其中所述有机材料的物理模拟和所述行数据被应用为降阶模型，并且所述模拟模型包括由所述降阶模型定义的所述物理模拟。5.根据权利要求2所述的系统，其中所述机器学习模型包括强化学习模型。6.根据权利要求5所述的系统，其中所述模拟模型配置为提供由所述机器学习模型应用的训练数据集，以产生用于所述机器学习模型的操作的数字系数，从而基于所确定的剥皮值管控所述一个或多个剥皮器的操作。7.根据权利要求6所述的系统，其中由所述机器学习模型应用的所述训练数据集是在所述模拟模型中产生的。8.根据权利要求7所述的系统，其中所述机器学习模型形成为基于所述模拟模型实现奖励强化的强化模型，以定义所述强化模型。9.根据权利要求8所述的系统，其中奖励强化是基于皮的量和果肉损失量确定的。10.根据权利要求1所述的系统，其中所述剥皮评估系统包括至少一个摄像头，用于捕获所述剥皮的有机材料的可见图像，用于进行分析。11.根据权利要求10所述的系统，其中所述至少一个摄像头布置成捕获所述一个或多个剥皮器内的剥皮的有机材料的可见图像。12.根据权利要求10所述的系统，其中所述至少一个摄像头布置成捕获所述闸门下游的剥皮的有机材料的可见图像。13.根据权利要求10所述的系统，其中所述剥皮评估系统包括用于分析图像信息的卷积神经网络，并且所述卷积神经网络的输出产生剥皮值的确定作为数字输出值。14.根据权利要求10所述的系统，其中所述至少一个摄像头适合于捕获可见光谱中的图像信息。15.根据权利要求10所述的系统，其中所述至少一个摄像头适于捕获可见光谱以外的图像信息。16.根据权利要求15所述的系统，其中所述至少一个摄像头适合于捕获近红外光谱中的图像信息。17.一种操作剥皮系统的方法，该剥皮系...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖恩，
申请(专利权)人：福瑞托雷北美有限公司，
类型：发明
国别省市：