System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置及鱿鱼识别方法制造方法及图纸_技高网
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一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置及鱿鱼识别方法制造方法及图纸

技术编号:44204566 阅读:24 留言:0更新日期:2025-02-06 18:39
本发明专利技术提供了一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置及鱿鱼识别方法,可实现多条鱿鱼分散,井然有序地进入专用通道,防止鱿鱼叠层及通道内停滞,保证鱿鱼依次滑入输送带。同时,根据输送带运行速度及启停时间控制鱿鱼输送间隔,根据图像识别鱿鱼姿态及位置,结合视觉智能及深度学习完成鱿鱼数据采集。根据采集数据对鱿鱼进行精准抓取,完成空中姿态调整,对鱿鱼胴体进行抓取,并根据鱿鱼胴体长度进行精准摆放。综上,本发明专利技术充分考虑鱿鱼特性,可实现多条鱿鱼筛选及自动识别上料,精准位置摆放,有效的提高生产效率,减少人工成本。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及海产品加工,尤其涉及一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置及鱿鱼识别方法


技术介绍

1、鱿鱼作为广大消费者喜爱的一种海产品,其肉质鲜美多汁。跟随着生活质量的提升,消费者对鱿鱼的要求也越来越高,为了美观和食用方便,需剥除鱿鱼头部、去除耳朵和内脏,以使烹制后的鱿鱼更加干净、易于食用,提升菜肴的外观质感。

2、目前,绝大多数鱿鱼处理还是依靠人工操作,鱿鱼工人熟练度参差不齐,抓取鱿鱼过紧易破坏鱿鱼的表皮,抓取过松会导致鱿鱼滑落,致使需要多次抓取,易导致鱿鱼受损,而且频繁的手动抓取增加了工人的作业劳动强度。小部分鱿鱼处理也实现了设备自动操作,但是这些设备上料仍需要人工逐条筛检鱿鱼,精准控制鱿鱼位置、角度,然后摆放至指定上料工位上,以便后续的加工,这样的上料方式生产效率低,工艺自动化程度不足,大大增加了人工成本和作业强度。


技术实现思路

1、为解决现有技术的不足,本专利技术提供了一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置及鱿鱼识别方法,可实现多条鱿鱼自动分离,基于智能视觉识别及深度学习,经机械手鱿鱼专用抓爪机构实现精准抓取、空中调整鱿鱼姿态,从而实现精准摆放。

2、一方面,本专利技术提供了一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,包括振动筛机构,输送机构,抓取上料机构,图像采集机构。

3、所述振动筛机构布置于输送机构的前端入口处,鱿鱼经振动筛机构振动后,分散滑入输送机构;所述抓取上料机构顶端设置有鱿鱼专用抓爪组件,抓取上料机构布置于输送机构一侧,鱿鱼专用抓爪组件悬于输送机构上方;所述图像采集机构布置于抓取上料机构前侧及正对面。

4、优选地,所述振动筛机构包括导向板和振动盘,导向板安装在振动盘上形成多通道。

5、进一步,所述多通道入口均呈现八字型,八字型后为平行通道,每通道入口与相邻入口无直线段,防止鱿鱼在直线段搁置。

6、优选地,所述振动筛机构还包含角度调节组件和/或毛刷组件。所述角度调节组件通过伸缩杆的上下移动实现与水平面角度的变化,从而调节鱿鱼滑行速度并防止鱿鱼再次重叠;所述毛刷组件位于振动筛机构出口,用于防止鱿鱼堆积某处停滞不前。

7、优选地,所述输送机构在输送带进口处设计毛刷组件,用于调整鱿鱼平躺姿态及防止抓取部位被遮挡。

8、进一步,所述毛刷组件滚刷的旋转方向与输送带的运动方向相反,通过上下调整移动板使滚刷与输送带间距为单鱿鱼胴体厚度,以清理鱿鱼被遮挡部分及多鱿鱼叠层现象。

9、优选地,所述输送机构根据控制输送带运行速度及启停时间,有隔间的排布鱿鱼并控制鱿鱼输送间隔。

10、优选地,所述抓取上料机构前侧的图像采集机构用于准确捕捉鱿鱼图像,根据图像识别鱿鱼胴体是否残缺后,鱿鱼专用抓爪组件选择性不抓取,残缺鱿鱼经输送带送至集中处理。抓取上料机构正对面的图像采集机构用于抓取后再次确认鱿鱼空中姿态,完成后续鱿鱼姿态精确调整。

11、另一方面,本专利技术还提供了一种应用如前文记载的所述的基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置的鱿鱼识别方法,包括以下步骤:

12、步骤1:读取摄像头rtsp流,对鱿鱼图像进行二值化处理,去除杂波,减少触手,提取鱿鱼轮廓,获取鱿鱼最小外接矩形,计算鱿鱼长度与角度。

13、步骤2:读取摄像头rtsp流,进行图片保存,制作鱿鱼鱼鳍标签,安装、配置yolov5参数,训练鱼鳍识别模型,将训练好的鱼鳍识别模型参数放入weights目录。

14、步骤3:对获取的摄像头rtsp流进行识别,输出鱿鱼鱼鳍的方框位置,结合鱿鱼长度与夹角计算鱼鳍中心点。

15、进一步,所述步骤1具体包括:

16、步骤1-1:读取摄像头rtsp流;

17、步骤1-2:对鱿鱼图像进行二值化处理,去除输送带图像;

18、步骤1-3:利用腐蚀、膨胀算法去除杂波,减少触手;

19、步骤1-4:提取鱿鱼轮廓;

20、步骤1-5:获取鱿鱼图像轮廓点集的最小外接矩阵;

21、步骤1-6:根据鱿鱼瘦长特征计算外接矩阵的长度和夹角。

22、本专利技术产生的有益效果:

23、本专利技术提供的振动筛机构,可实现多条鱿鱼分散,井然有序地进入专用通道,同时设置毛刷组件,防止鱿鱼叠层及通道内停滞,保证鱿鱼依次滑入输送带;输送机构,根据输送带运行速度及启停时间控制鱿鱼输送间隔,并在输送带前端设置毛刷组件,将振动筛滑落的呈蜷缩状鱿鱼捋直及防止鱿鱼再次重叠;图像采集机构,根据图像识别鱿鱼姿态及位置,结合视觉智能及深度学习完成鱿鱼数据采集;抓取上料机构,根据采集数据对鱿鱼进行精准抓取,完成空中姿态调整,对鱿鱼胴体进行抓取,并根据鱿鱼胴体长度进行精准摆放。

24、本专利技术提供的鱿鱼识别方法可以自动识别鱿鱼并获取鱿鱼参数,抓取上料机构结合所得参数对鱿鱼进行抓取上料,节约了人工筛查时间,提高了鱿鱼上料及生产效率。

25、本专利技术充分考虑鱿鱼特性,实现多条鱿鱼筛选及自动识别上料,精准位置摆放,有效的提高生产效率,减少人工成本。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,包括振动筛机构,输送机构,抓取上料机构,图像采集机构;

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述振动筛机构包括导向板和振动盘,导向板安装在振动盘上形成多通道。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述多通道入口均呈现八字型,八字型后为平行通道,每通道入口与相邻入口无直线段,防止鱿鱼在直线段搁置。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述振动筛机构还包含角度调节组件和/或毛刷组件;

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述输送机构在输送带进口处设计毛刷组件,用于调整鱿鱼平躺姿态及防止抓取部位被遮挡。

6.根据权利要求5所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述毛刷组件滚刷的旋转方向与输送带的运动方向相反,通过上下调整移动板使滚刷与输送带间距为单鱿鱼胴体厚度,以清理鱿鱼被遮挡部分及多鱿鱼叠层现象。

7.根据权利要求1所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述输送机构根据控制输送带运行速度及启停时间,有隔间的排布鱿鱼并控制鱿鱼输送间隔。

8.根据权利要求1所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述抓取上料机构前侧的图像采集机构用于准确捕捉鱿鱼图像,根据图像识别鱿鱼胴体是否残缺后,鱿鱼专用抓爪组件选择性不抓取,残缺鱿鱼经输送带送至集中处理;抓取上料机构正对面的图像采集机构用于抓取后再次确认鱿鱼空中姿态,完成后续鱿鱼姿态精确调整。

9.一种应用权利要求1-8任一项所述的基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置的鱿鱼识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

10.根据权利要求9所述的一种基于视觉智能的鱿鱼识别方法,其特征在于,所述步骤1具体包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,包括振动筛机构,输送机构,抓取上料机构,图像采集机构;

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述振动筛机构包括导向板和振动盘,导向板安装在振动盘上形成多通道。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述多通道入口均呈现八字型,八字型后为平行通道,每通道入口与相邻入口无直线段,防止鱿鱼在直线段搁置。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述振动筛机构还包含角度调节组件和/或毛刷组件;

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述输送机构在输送带进口处设计毛刷组件,用于调整鱿鱼平躺姿态及防止抓取部位被遮挡。

6.根据权利要求5所述的一种基于视觉智能的鱿鱼自动上料装置,其特征在于,所述毛刷组...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘硕吴亮亮张宇林王林孙智勇
申请(专利权)人:浙江大学
类型:发明
国别省市:

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