【技术实现步骤摘要】
本专利技术具体涉及水产品分级，具体是一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置及方法。
技术介绍
1、克氏原螯虾因肉质鲜美、营养丰富而受到人们的喜爱，近年来，随着人们生活水平的提高和饮食文化的多样化，对克氏原螯虾的需求呈现出逐渐增大的趋势。克氏原螯虾在市场流通中按照规格进行分级，不同规格的克氏原螯虾价格存在差异，例如，4钱以下、4~6钱、6~9钱和9钱以上规格的克氏原螯虾价格依次上升；且消费市场对克氏原螯虾的规格需求不同，大规格克氏原螯虾价格保持高位运行，而克氏原螯虾加工主要使用中小规格的，与鲜活克氏原螯虾消费市场对大规格克氏原螯虾的偏好形成互补，因此需要对克氏原螯虾规格进行分级。
2、目前克氏原螯虾分级主要采用人工挑选分级，劳动强度大并且造成了大量的人力资源浪费，市面上也存在一些自动化称重分选机，但是这种现有的自动化称重分选机智能化程度不高，由于克氏原螯虾不能长时间脱离水体并且比较活跃，在称重过程中造成重量波动，进而影响规格划分。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提出一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置及方法以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其包括：
3、水槽架，其顶槽内安装有传送带，所述水槽架尾部的两侧壁上均固定有下料斗，且两个所述下料斗均与所述水槽架的顶槽相连通；
4、视觉识别机构，其搭载在支架上，并位于所述上槽架头部的正上方，所述支架上还固定有控
5、以及分拨机构，其设置有两个，并分别设置于所述水槽架的两侧方，且与所述下料斗相靠近；
6、其中，所述视觉识别机构能够根据克氏原螯虾的体长、体色、体型进行视觉分级，并标记，以便于两个所述分拨机构对标记好的克氏原螯虾进行交替式分级拨拣。
7、进一步，作为优选，所述水槽架的顶槽的内壁上固定有水位传感器以及多个注水头，且每个所述注水头均采用水管与供水机构相连通。
8、进一步，作为优选，所述水槽架顶部的内侧壁上且靠近各下料斗处均设置有缺口，并形成止水坡，所述止水坡的坡度设置为25~40°。
9、进一步，作为优选，所述分拨机构包括
10、底架；
11、壳体，其固定搭载在所述底架上，所述壳体内安装有由电机三驱动的螺杆式滑台模组，且所述电机三固定在所述壳体的底部；
12、以及拨料组件，其固定在所述螺杆式滑台模组的滑座上。
13、进一步，作为优选，所述拨料组件包括
14、承载座，其固定在所述螺杆式滑台模组的滑座上；
15、定臂架，其固定在所述承载座上，所述定臂架的一端部可转动安装有带轮一，所述定臂架的另一端部贯穿且可转动安装有转轴一，所述转轴一的顶端固定有通过皮带一与所述带轮一传动连接的带轮二；
16、以及动臂架，其固定在所述转轴一的底端，所述动臂架的一端部可转动安装有带轮三，所述动臂架的另一端部贯穿且可转动安装有转轴二，所述转轴二的底端固定有动捕组件，位于所述动臂架内的部分所述转轴二的侧壁上固定有带轮四，所述带轮四采用皮带二传动连接；
17、其中，所述带轮一由固定在所述定臂架内的电机一进行驱动，所述带轮三由固定在所述动臂架内的电机二进行驱动。
18、进一步，作为优选，所述动捕组件包括
19、动捕座，其固定在所述转轴二的底端上，所述动捕座内圆周阵列有多个“内高外低”式倾斜的滑腔，所述动捕座的底面上设置有多个与所述滑腔一一对应的限位滑槽，且所述限位滑槽与滑腔之间连通有让位滑道；
20、滑块，其与所述滑腔的数量相同，每个所述滑块均匹配滑动设置在与其对应的所述滑腔内；
21、以及外筒，每个所述限位滑槽内均匹配滑动设置有所述外筒的顶端，每个所述外筒内均可活动设置有内杆，每个所述内杆的顶端均穿过让位滑道并伸至所述滑腔内，然后与所述滑块固定连接，每个所述内杆的底端均向下伸出；
22、其中，位于所述外筒内的部分所述内杆的侧壁上固定有挡环，所述挡环与所述外筒的内顶壁之间连接有弹簧，且所述弹簧缠绕在所述内杆上。
23、进一步，作为优选，所述内杆的底端设置为半圆头。
24、进一步，作为优选，所述动捕组件还包括与所述视觉识别机构信号连接的微型摄像头，所述微型摄像头固定在所述动捕座底面的中心位置。
25、一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级方法，其包括以下步骤：
26、步骤1：启动设备，将克氏原螯虾分批放置在水槽架的顶槽中，水位高度以没过克氏原螯虾整体为准；
27、步骤2：视觉识别机构对途径其下方的克氏原螯虾进行拍摄，然后将拍摄图像传输至控制模块，对克氏原螯虾体长及特征进行识别分级，并标记；
28、步骤3：两个分拨机构交替式对标记的克氏原螯虾进行分级拨拣，并拨至对应的下料斗内。
29、进一步，作为优选，步骤2中，“对克氏原螯虾体长及特征进行识别分级”具体包括以下步骤：
30、步骤2.1：图像采集，具体是克氏原螯虾根据规格大小及活性外壳颜色表现为暗红、青色及红色，视觉识别机构对克氏原螯虾进行拍摄以及数据采集；
31、步骤2.2：图像预处理，对采集到的图像进行处理，并调整亮度、对比度、降噪，以提高图像画质；
32、步骤2.3：对克氏原螯虾进行主干提取，具体是利用yolov8语义分割算法对克氏原螯虾主干进行分割，即从眼柄基部至尾节末端，此为克氏原螯虾的体长；
33、步骤2.4：特征提取，具体是从分割后的图像中提取有助于测量长度的特征，使用几何模型来拟合轮廓的形状；
34、步骤2.5：克氏原螯虾主干区域对称且近似为椭圆，其中心标点应在其对称轴上，确定中心坐标则需要确定对称轴以及虾体高度，克氏原螯虾图像在没有噪声干扰的情况下，其对称轴所在列含有像素点最多；
35、步骤2.6：确定虾体中心坐标以后，选取虾体图像对称轴所在列像素点总量作为二倍长轴长，以虾体宽度作为二倍短轴长绘制椭圆，该椭圆将包含整个虾体主干区域，再进一步计算椭圆内的像素值，得到虾体主干区域近似面积，通过转换即得到虾体实际尺寸。
36、本专利技术采用以上技术,与现有的技术相比具有以下有益效果：
37、1.本专利技术采用视觉识别方式进行克氏原螯虾分级，由于克氏原螯虾容易应激呈战斗姿态，在分级过程中，将其放置在水体中，以水位高度没入克氏原螯虾整体为准，可以减少克氏原螯虾的应激状态，躯体呈正常展开状态，便于视觉识别机构对克氏原螯虾进行体长及体色判断，也能防止克氏原螯虾因脱离水体时间过长导致活性下降的问题。
38、2.本专利技术装置中设有两个进行交替式分拣克氏原螯虾的分拨机构，由于止水坡具有斜度，因此，本专利技术中动捕组件则通过弹簧提供一定的让位，在保证虾体不会逃脱的前提下，配合止水坡进行分拨动作，且当内杆与止水坡接触时，内杆上抬，滑块沿滑腔方向进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述水槽架（5）的顶槽的内壁上固定有水位传感器以及多个注水头（3），且每个所述注水头（3）均采用水管与供水机构相连通。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述水槽架（5）顶部的内侧壁上且靠近各下料斗（6）处均设置有缺口，并形成止水坡（7），所述止水坡（7）的坡度设置为25~40°。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述分拨机构（4）包括
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述拨料组件（43）包括
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述动捕组件（4313）包括
7.根据权利要求6所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述内杆（4324）的底端设置为半圆头。
8.根据权利要求6所述的一种基
9.一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级方法，其特征在于，其包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级方法，其特征在于：步骤2中，“对克氏原螯虾体长及特征进行识别分级”具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述水槽架（5）的顶槽的内壁上固定有水位传感器以及多个注水头（3），且每个所述注水头（3）均采用水管与供水机构相连通。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述水槽架（5）顶部的内侧壁上且靠近各下料斗（6）处均设置有缺口，并形成止水坡（7），所述止水坡（7）的坡度设置为25~40°。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述分拨机构（4）包括
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的克氏原螯虾分级装置，其特征在于：所述拨料组件（43）包括
【专利技术属性】
技术研发人员：耿春新，王爱民，张武肖，夏斯蕾，田红艳，封功能，刘飞，於叶兵，杨文平，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。