一种龙眼检测系统、方法、设备及存储介质与流程

本发明涉及自动分拣，尤其涉及一种龙眼检测系统、方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人们生活水平的提高，人们对食品品质的要求也越来越高。为适应这种市场需求，农产品的加工工艺水平也需要逐步提高。目前在龙眼去皮去核的加工领域，迫切需求视觉与自动化冲裁设备的结合，以实现龙眼干的高效率、高品质加工。

2、原有的龙眼去皮去核的加工设备只能实现手工摆放上料的半自动化，生产效率较低。设备加入机器视觉系统后，为设备插上了可视化的眼睛，可实现上料、加工、下料整套工序的完全自动化。使龙眼去皮去核加工设备的生产效率、生产品质得到大幅度提升。

3、现有技术，使用视觉拍照系统，对整齐排成行列的龙眼拍照，拍照范围较大，存在成像视场中间和边缘的视角差，容易产生误漏判，不能将良品的龙眼和瑕疵的龙眼进行有效的检测和区分。

4、因此，提供一种能够快速检测出龙眼瑕疵的系统是有待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种龙眼检测系统、方法、设备及存储介质，用于提供一种能够快速检测出龙眼瑕疵的系统。

2、本发明第一方面提供了一种龙眼检测系统，所述龙眼检测系统包括：

3、采集单元，用于采集不同角度的龙眼图像；

4、获取单元，用于通过获取的所述龙眼图像截取检测区域图片；

5、检测单元，用于将截取的所述检测区域图片输入预先训练好的瑕疵检测模型中检测是否存在瑕疵；其中，所述瑕疵检测模型为预先训练的深度学习模型；

6、判断单元，用于当检测到所述检测区域图片中存在瑕疵时，判定对应的龙眼为瑕疵品；

7、控制单元，用于控制剔除装置将所述瑕疵品剔除。

8、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述系统还包括：

9、旋转单元，用于控制龙眼旋转装置将龙眼在视场角范围内旋转；

10、抓取单元，用于控制抓取机械臂抓取符合抓取条件的龙眼，其中，所述符合抓取条件的龙眼为良品。

11、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述系统还包括：

12、光源单元，用于控制led光源装置提供具有可调节的亮度和颜色温度的照明环境；

13、反射单元，用于控制漫反射照明装置通过内凹弧面镜面的反射，增强所述led光源装置的照明效果，其中，所述内凹弧面镜面内置于所述漫反射照明装置。

14、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述采集单元包括：

15、感应子单元，用于通过传感器感应龙眼是否到达位采图位置；

16、采图子单元，用于在感应到龙眼到位后，采集龙眼不同角度的图像。

17、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述系统还包括：

18、对比子单元，用于将人工复检的结果与所述瑕疵模型的检测结果进行对比，得到对比结果；

19、显示子单元，用于将对比结果在人机交互界面进行显示。

20、本发明第二方面提供了一种龙眼检测方法，所述龙眼检测方法包括：

21、采集不同角度的龙眼图像；

22、通过获取的所述龙眼图像截取检测区域图片；

23、将截取的所述检测区域图片输入预先训练好的瑕疵检测模型中检测是否存在瑕疵；其中，所述瑕疵检测模型为预先训练的深度学习模型；

24、当检测到所述检测区域图片中存在瑕疵时，判定对应的龙眼为瑕疵品；

25、控制剔除装置将所述瑕疵品剔除。

26、可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述瑕疵检测模型的训练步骤包括：

27、在前期训练模型时，将检测区域的图片进行人工标注，分为良品标签和瑕疵标签，得到对应的训练样本；

28、将所述训练样本输入到深度学习模型中进行深度学习，得到所述瑕疵检测模型。

29、可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述瑕疵检测模型的训练步骤还包括：

30、通过交叉验证法对训练好的训练深度学习模型进行评估，得到评估结果；

31、根据所述评估结果，调整模型的学习率、正则化系数、dropout比率，得到准确的瑕疵检测模型。

32、本发明第三方面提供了一种龙眼检测设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述龙眼检测设备执行上述的龙眼检测方法。

33、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的龙眼检测方法。

34、本发明提供的技术方案中，有益效果：本发明提供的一种龙眼检测系统、方法、设备及存储介质，通过采集单元采集不同角度的龙眼图像；获取单元通过获取的所述龙眼图像截取检测区域图片；检测单元将截取的所述检测区域图片输入预先训练好的瑕疵检测模型中检测是否存在瑕疵；判断单元当检测到所述检测区域图片中存在瑕疵时，判定对应的龙眼为瑕疵品；控制单元控制剔除装置将所述瑕疵品剔除。本发明检测速度快，可靠性、稳定性高，寿命长。

技术特征：

1.一种龙眼检测系统，其特征在于，包括：

2.根据所述权利要求1所述的龙眼检测系统，其特征在于，所述系统还包括：

3.根据所述权利要求1所述的龙眼检测系统，其特征在于，所述系统还包括：

4.根据所述权利要求1所述的龙眼检测系统，其特征在于，所述采集单元包括：

5.根据所述权利要求1所述的龙眼检测系统，其特征在于，所述系统还包括：

6.一种龙眼检测方法，其特征在于，包括：

7.根据所述权利要求6所述的龙眼检测方法，其特征在于，所述瑕疵检测模型的训练步骤包括：

8.根据所述权利要求6所述的龙眼检测方法，其特征在于，所述瑕疵检测模型的训练步骤还包括：

9.一种龙眼检测设备，其特征在于，所述龙眼检测设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求6-8中任一项所述的龙眼检测方法。

技术总结
本发明涉及自动分拣技术领域，公开了一种龙眼检测系统、方法、设备及存储介质。所述龙眼检测方系统包括：采集单元，用于采集不同角度的龙眼图像；获取单元，用于通过获取的所述龙眼图像截取检测区域图片；检测单元，用于将截取的所述检测区域图片输入预先训练好的瑕疵检测模型中检测是否存在瑕疵；判断单元，用于当检测到所述检测区域图片中存在瑕疵时，判定对应的龙眼为瑕疵品；控制单元，用于控制剔除装置将所述瑕疵品剔除。本发明通过工业相机照明成像系统采集龙眼的实时状态图像，软件算法实时判断龙眼状态，给出抓取、继续旋转及剔除的反馈，本发明检测速度快，可靠性、稳定性高，寿命长，完全适应龙眼的高速高精度上料。

技术研发人员：于全功
受保护的技术使用者：心鉴智控（深圳）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13