申请/专利权人：西京学院

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117862056A

主分类号：B07C5/34

分类号：B07C5/34;B07C5/36;B07C5/38

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开一种基于深度学习的智能猕猴桃分级设备及方法，基于深度学习的智能猕猴桃分级设备，包括环形传送带，控制中心，传送带控制器；所述环形传送带安装有驱动其按设定速度转动的传送带电机，环形传送带上安装有若干个粘贴RFID标签的果盘；围绕环形传送带设置有RFID糖度值写入器，近红外光谱测量装置，上料装置和间隔一定距离设置若干个按不同糖级分别设置的收集猕猴桃的猕猴桃收集装置；分级模型采用离线方式训练猕猴桃分级识别模型，并将训练优化的模型嵌入环形传送带无损检测和分级装置，利用近红外光谱对猕猴桃进行无损糖度分级识别，并根据识别结果实现在线分级和分选，避免了化学计量方法等有损检测所固有的破坏样品组织、造成浪费的弊端。

主权项：1.基于深度学习的智能猕猴桃分级设备，其特征在于：包括环形传送带1，控制中心2，传送带控制器3；所述环形传送带1安装有驱动其按设定速度转动的传送带电机14，环形传送带1上安装有若干个粘贴RFID标签的果盘11；围绕环形传送带1设置有RFID糖度值写入器10，近红外光谱测量装置12，双层平行无伤猕猴挑脱毛辊13，上料提升传送带15，鹰嘴型自落式单通道落果装置16和间隔一定距离设置若干个按不同糖级分别设置的收集猕猴桃的猕猴桃收集装置；所述RFID糖度值写入读写器10用于向对应果盘的RFID标签11写入控制中心2预测的猕猴桃糖度分级预测结果；近红外光谱测量装置12用于采集猕猴桃的光谱数据；双层平行无伤猕猴挑脱毛辊13用于去除猕猴桃表皮绒毛降低对近红外光谱的干扰和损耗；上料提升传送带15用于将无伤脱毛后的猕猴桃提升至高于环形传送带高度以提高势能，鹰嘴型自落式单通道落果装置16将提升至预定高度的猕猴桃聚拢至单果通道，利用重力作用在传送-提升速度匹配模块控制下自由准确地落入粘贴有RFID标签的果盘11中；各猕猴桃收集装置均包括拨杆、拨杆控制器、RFID阅读器和接果盒，每经过一个果盘，RFID阅读器读取果盘RFID标签所存储的糖度分级值，如果糖度分级值属于该糖级，则拨杆控制器控制拨杆拨动果盘将果盘里的猕猴桃倒入该糖级的接果盒中；所述控制中心2用于对果盘中猕猴桃进行糖度分级预测并对环形传送带1的工作进行控制；控制中心2包括传送带启停控制模块、分级模型载入系统、近红外光谱数据采集模块、数据预处理模块、糖度分级模块、RFID糖度值写入模块、分级策略设置模块、传送带配置模块和传送-提升同步模块；所述传送-提升同步模块负责调整环形传送带和上料提升传送带15之间传送速度的同步，使得每经过一个果盘正好从鹰嘴型自落式单通道落果装置16落下一个猕猴桃，并且在系统初始化阶段通过偏移量调节装置微调果盘位置，使得果盘中心与下落猕猴挑中心位置对齐；设环形传送带传送速度为n个果盘s，n＝1，2，3，……，猕猴挑最小直径为l1，最大直径为l2，上料提升传送带内沿宽度为L，为了保证提升传送带每一提升挡杆所提升的猕猴数相同，则要求l1，l2和L之间满足如下关系式： 或在满足上式的前提下，设上料提升传送带为m个档杆s，则要求满足 时，环形传送带和提升传送带之间的传送速度达到同步；所述控制中心2将离线训练并优化处理的猕猴桃糖度分级模型嵌入糖度分级模块，初始化阶段近红外光谱数据采集模块采集并保存空盘光谱数据，每经过一个果盘，近红外光谱数据采集模块采集一次果盘数据，与空果盘数据比对，确认该果盘有猕猴桃则采集猕猴桃近红外光谱数据，并将光谱数据送数据预处理模块进行预处理，经预处理的数据送糖度分级模块进行分级预测，由RFID糖度值写入模块控制RFID糖度值写入读写器10向对应果盘的RFID标签11写入分级预测结果；所述传送带控制器3根据控制中心2所配置的传送速度控制传送带电机14转速，传送带电机14按照配置速度驱动环形传送带1运行。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西京学院 一种基于深度学习的智能猕猴桃分级设备及方法

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