【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，尤其涉及一种基于机器视觉的农产品多级自动分选系统。
技术介绍
1、随着数字化技术的发展，基于机器视觉的农产品多级自动分选系统应运而生，并以其方便、精准和快速的体验，逐渐代替了传统分选。数字化农产品的图像采集处理系统是将高精准度影像扫描头探入农产品分选系统，类似于微型照相机，通过高频拍照获取农产品信息图像，精准的分选农产品。相同质量但不同轮廓的农产品的售价差距也比较大，因此核心问题是农产品的外形轮廓分选效率和自动分选基准的分选精准度。
2、现有技术专利号cn：107670996 b，该专利技术现有技术提供的方法，通过设置两级分选装置，便于对农产品进行二次分选，提高分选机的工作效率和分选质量。但是没有解决轮廓分选单元输出的农产品不符合标准导致的无法精准生成针对农产品的自动分选基准的问题。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，用以克服现有技术中农产品自动分选系统运行输出的农产品轮廓不符合标准导致的无法精准生成针对农产品的自动分选基准的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，包括：
3、信息采集单元，其包括若干摄像头，用以通过使用对应摄像头从多个角度采集农产品的图像信息；
4、数据处理单元，其与所述信息采集单元相连，用以接收和处理信息采集单元采集的图像信息，数据处理单元针对图像信息的处理方式包括图像灰度的调节、降噪处理以及针对图
5、轮廓分选单元，其与所述数据处理单元相连，用以基于处理后图像信息中的特征点建立自动分选基准；
6、视觉校验单元，其分别与所述轮廓分选单元、所述信息采集单元和所述数据处理单元相连，用以根据所述自动分选基准在对应角度的投影和所述信息采集单元在对应角度采集的图像信息的比对结果确定是否结合自动分选基准在其他角度投影与对应图像信息的比对结果判定自动分选系统是否符合标准，或，确定轮廓分选单元针对自动分选基准的分选质量。
7、进一步地，所述视觉校验单元基于重合度确定结合自动分选基准在其他角度投影与对应图像信息的比对结果二次确定自动分选系统是否符合标准，或，确定轮廓分选单元针对自动分选基准的分选质量；
8、所述重合度为所述自动分选基准在对应角度投影的轮廓线和所述处理后的所述图像信息中的轮廓线中重合线段的长度与处理后的所述图像信息中的轮廓线总长度的比值。
9、进一步地，所述视觉校验单元基于所述轮廓分选单元基于重合度差值设有若干针对自动分选基准质量的调节方式，各调节方式针对自动分选基准质量的调节方式均不相同；其中，所述重合度差值为所述视觉校验单元中的预设的第一重合度基准与所述重合度的差值。
10、进一步地，所述视觉校验单元基于重合度对对应的图像信息进行标记处理的图像数量与图像总数的占比二次确定所述自动分选系统是否符合标准。
11、进一步地，所述数据处理单元基于占比差值确定各所述图像信息中灰度以及特征点数量；所述占比差值为所述占比与所述视觉校验单元中设置的预设的第一占比基准的差值。
12、进一步地，所述数据处理单元基于所述重合度平均值设有若干针对各所述图像信息中特征点的标记数量的调节方式，且使用各调节方式针对标记数量的调节幅度均不相同；所述重合度平均值为信息采集单元多角度投影的图像信息的轮廓重合度的平均值。
13、进一步地，所述数据处理单元基于所述重合度平均值差值设有若干针对各所述图像信息中图像灰度的调节方式，且使用各调节方式针对图像灰度的调节幅度均不相同；所述重合度平均值差值为所述重合度平均值与预设的第二重合度基准的差值。
14、进一步地，本专利技术所述数据处理单元基于更新后的灰度值调节所述降噪值至对应值。
15、进一步地，所述视觉校验单元在根据所述更新后的图像信息的灰度值或调节后的特征点数量重新生成的自动分选基准判定所述轮廓分选单元的运行不符合标准时，基于占比二次差值设有若干针对所述图像信息采集单元针对所述农产品采集角度间隔的调节方式，且使用各调节方式针对采集角度间隔的调节幅度均不相同，所述占比二次差值为所述占比与所述视觉校验单元中的第二预设占比的差值。
16、进一步地，所述信息采集单元基于更新后的采集角度间隔设有若干针对摄像头周围环境灯光亮度的调节方式，且使用各调节方式针对环境灯光亮度的调节幅度均不相同。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，本专利技术通过数字化农产品的图像采集处理系统中设有视觉校验单元，通过校验和调节可以有效的校验调节农产品自动分选，同时，视觉校验单元在判定自动分选系统不符合标准时重新确定调节轮廓分选单元的分选质量，并在初步判定自动分选系统不符合标准时基于重合度二次确定自动分选系统是否符合标准，能够有效避免轮廓分选单元输出的农产品不符合标准导致的无法精准生成针对农产品的自动分选基准的情况发生，从而有效提高了本专利技术所述系统针对农产品的分选效率和自动分选基准的分选精准度。
18、进一步地，本专利技术基于所述自动分选基准在对应角度的投影和与所述数据处理单元处理后的对应的图像信息的轮廓重合度确定结合自动分选基准在其他角度投影与对应图像信息的比对结果二次确定自动分选系统是否符合标准，本专利技术通过使用自动分选基准在不同角度下的投影综合评定所述自动分选系统是否符合标准，能够有效避免仅使用单个图像或少量图像作为验证基准导致的农产品在特定角度或未展示角度下的分选不符合预设质量的情况发生，通过使用多张图片逐个角度进行验证，并在验证过程中出现问题时使用对应的方案对轮廓分选单元的运行参数或图像信息采集单元的运行参数进行针对性调节，能够进一步避免自动分选基准实际质量与预期不符的情况发生，在有效提高针对自动分选基准分选验证效率的同时，进一步提高了本专利技术所述系统针对农产品的分选效率和自动分选基准的分选精准度。
19、进一步地，本专利技术基于重合度差值设有若干针对自动分选基准质量的调节方式，能够进一步避免自动分选基准实际质量与预期不符的情况发生，有效提高了本专利技术所述系统针对农产品的分选效率的同时，进一步提升了自动分选系统的分选精准度。
20、进一步地，本专利技术基于重合度对对应的图像信息进行标记处理以根据标记的图像数量与图像总数的占比二次确定所述自动分选系统是否符合标准以及所述图像信息采集单元的运行状态，进一步减少了自动分选基准实际质量与预期不符的情况发生，有效提高了本专利技术所述系统针对农产品的分选效率的同时，进一步提升了本专利技术系统对农产品的分选效率和自动分选系统的分选精准度。
21、进一步地，本专利技术所述数据处理单元基于占比差值确定各所述图像信息中灰度以及特征点数量；灰度值的精准度和特征点数量都有效提高了本专利技术所述系统针对农产品的分选效率的同时，进一步提升了本专利技术系统对农产品的分选效率和自动分选基准的分选精准度。
22、进一步地，本专利技术所述数据处理单元本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元基于重合度确定结合自动分选基准在其他角度投影与对应图像信息的比对结果判定自动分选系统是否符合标准，以及，确定轮廓分选单元针对自动分选基准的分选质量；
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元基于所述轮廓分选单元中的预设的第一重合度基准与所述重合度的重合度差值设有若干针对自动分选基准质量的调节方式，各调节方式针对自动分选基准质量的调节方式均不相同。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元基于重合度对对应的图像信息进行标记处理的图像数量与图像总数的占比二次确定所述自动分选系统是否符合标准。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述数据处理单元基于占比与所述视觉校验单元中预设的第一占比基准的差值确定各所述图像信息中灰度以及特征点数量。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述数据处理单元基于重合度平均值与预设的第二重合度基准的差值设有若干针对各所述图像信息中图像灰度的调节方式，且使用各调节方式针对图像灰度的调节幅度均不相同。
8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述数据处理单元基于更新后的灰度值调节所述降噪值至对应值。
9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元在根据所述更新后的图像信息的灰度值或调节后的特征点数量重新生成的自动分选基准判定自动分选系统不符合标准时，基于所述占比与所述视觉校验单元中设置的第二预设占比的差值设置有若干针对所述图像信息采集单元针对所述农产品采集角度间隔的调节方式，且使用各调节方式针对采集角度间隔的调节幅度均不相同。
10.根据权利要求9所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述信息采集单元基于更新后的采集角度间隔设有若干针对摄像头周围环境灯光亮度的调节方式，且使用各调节方式针对环境灯光亮度的调节幅度均不相同。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元基于重合度确定结合自动分选基准在其他角度投影与对应图像信息的比对结果判定自动分选系统是否符合标准，以及，确定轮廓分选单元针对自动分选基准的分选质量；
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元基于所述轮廓分选单元中的预设的第一重合度基准与所述重合度的重合度差值设有若干针对自动分选基准质量的调节方式，各调节方式针对自动分选基准质量的调节方式均不相同。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述视觉校验单元基于重合度对对应的图像信息进行标记处理的图像数量与图像总数的占比二次确定所述自动分选系统是否符合标准。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述数据处理单元基于占比与所述视觉校验单元中预设的第一占比基准的差值确定各所述图像信息中灰度以及特征点数量。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的农产品多级自动分选系统，其特征在于，所述数据处理单元基于信息采集单元多角度投影的图像信息的轮廓...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄振，
申请(专利权)人：金乡县佳茂农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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