带有自动重量校准的基于视觉的分级的制作方法

本发明总体上涉及分级或尺寸测量，并且更具体地，涉及单体食品的基于视觉的分级。

背景技术：

单独加工而未进一步细分的诸如虾和鸡部件的食品通常必须按尺寸或重量分拣成多个等级。例如，通常使用以下三种方法中的一种按照重量对有头部、无头部和去皮的虾进行分级：

a)人工，其中，在对于虾的重量进行视觉估计或在称重器上单独称重后将虾放置在合适的分级箱中；

b)使用诸如称重带的检重机，其中，虾在通过致动门输送到合适的分级箱中之前在覆盖带的称重器上每次通过一个；或者

c)使用基于虾的宽度将虾进行分拣的诸如辊间隙分级机的机械设备，其中，借助于相邻辊之间的发散的间隙，越大的虾在通过间隙落入顺序的分级箱前沿着倾斜辊前进越远。

所有这些方法都具有显著的缺点。如果对虾单独称重，则方法a极其耗时，并且如果视觉估计虾的尺寸，则方法a极不准确。方法b允许更快地称重各个虾，但是当各个虾被称重时，检重机的准确性受到影响，并且由于每次只能容纳一个虾，使得处理量有限。方法c允许更高的处理量，但是由于虾重量与辊间隙的相关性受到诸如辊速度和水流量的一些可控变量和诸如虾形状、质地和硬度的一些不可控变量的多个变量的影响而相对不准确。

技术实现要素：

一种体现本发明的特征的用于对食品进行分级的方法，包括：(a)对一批单体食品进行单个化；(b)将食品中的每个成像，以产生食品中的每个的图像；(c)使用图像到重量函数来计算食品中的每个的估计重量；(d)对食品的样品进行称重，以产生样品中的被称重的食品的实际重量；(e)将估计重量与实际重量进行比较；(f)基于估计重量与实际重量的比较来调节图像到重量函数；和(g)将食品分级成多个等级。

在本发明的另一方面，一种分级系统，包括：产生一批食品中的每个的图像的成像系统以及根据图像计算食品中的每个的估计重量的控制器。控制器还计算图像到重量函数并基于食品的估计重量将食品中的每个分配至多个等级中的一个。分拣器基于分配给食品的等级将食品中的每个分拣到多个分级通路中的一个。位于分级通路中的每个中的校准称重器产生处于等级中的每个的食品的实际重量。控制器基于等级中的每个的估计重量与实际重量的比较来调节图像到重量函数。

附图说明

图1是体现本发明的特征的基于视觉的分级系统的一种型式的俯视平面图；

图2是体现本发明的特征的基于视觉的分级系统的包括校准通路的另一型式的俯视平面图；

图3是图2或图1的分级系统的运行的流程图；以及

图4是体现本发明的特征的基于视觉的分级系统的在成像前执行称重的又一型式的框图。

具体实施方式

图1示出了用于将诸如鸡部件和虾的单体食品分拣成各种等级的分级系统9的一种型式。为了简化说明，使用对虾的分级作为示例。供料罐12中的一批原料虾10在一个或多个(在本示例中为四个)单个化输送机16上被输送至成像系统14，一个或多个单个化输送机16将虾18形成为在各个传送通道20上的单个纵列。传送通道输送机将被单个化的虾18通过成像系统14并经由输出通道输送机24输送到包括分级箱22的下游分级通路21。

成像系统包括一个或多个相机26以及在相机的视场中照亮虾18的一个或多个光源28。相机26产生被单个化的虾18的图像。数字图像29被发送至具有图像处理能力的控制器30。控制器30使用提供从图像到重量的转换因子的图像到重量函数将被成像的虾中的每个的二维(2d)投影面积或相机像素数转换为估计重量。根据估计重量，控制器30将每个虾分配至分级箱22中的一个。每个分级箱是估计重量位于预定重量范围或等级内的虾的终点。为了提高重量估计的准确性，三维(3d)成像技术可用于估计每个虾的体积，对于均匀质量密度的虾，体积直接正比于重量。实现3d成像的一种方法是通过将侧视相机或激光幕传感器添加到成像系统14，以检测位于传送输送机20上的虾18的第三维度，即厚度或高度。可替代地，以一定角度错开的成对相机可用于将虾立体地成像。或者，作为另一示例，线扫描激光系统可用作相机，以产生每个虾的3d图像。此外，可以使用一个或多个相机重新构建每个虾的3d形貌，以对投影在虾上的平行或相交的激光线的失真进行成像和分析。

无论使用2d、3d还是用于估计每个虾的重量的一些其它方法，基于视觉的重量分级具有其它优点。可以检测并测量除重量以外的属性。虾是完整的还是缺失其食用部分中的一小部分、虾具有尾节附接还是具有过多喉肉、以及虾是否有残留壳(例如，可以用感测uvc荧光的相机检测)都是成像系统可以确定的其它属性的示例。

在成像系统14下游的分拣器31中通过诸如螺线管致动式空气喷嘴的推出致动器32实现分拣，推出致动器32将被成像的虾34从传送通道20的侧部推出到分级通道24上。控制器30通过推出控制线36上的推出信号控制推出致动器32，以将每个虾转移至其被指定的终点箱22。根据成像系统14下游的传送输送机20的速度的先验知识，控制器30获知何时对致动器32通电，以便将每个虾34分拣至合适的箱。控制器30也可以通过控制线37调节传送输送机20的速度。诸如不可识别的成像物品、虾粒、具有残留壳或附肢的虾、邻接虾以及不符合所选质量或尺寸标准的虾的不合格品38被输送离开传送输送机20的端部至返回输送机40上。邻接虾由于未被单个化而不合格，但是其是以其它方式可接受的，邻接虾在拣选工位42处被从其它不合格品中拣选出来并且通过诸如输送机或槽的再循环器44或工厂操作员返回至供料罐12。全部不合格品46被从分级系统9移除。

由于运送至输出分级通路21中的一个的每个虾的估计重量和质量是已知的，所以控制器30可以跟踪、趋势分析和显示通过分级系统9的总处理量、每个等级或质量类别的处理量、以及每个等级的平均尺寸和方差。可由用户通过控制器30设定每个等级范围的边界和目标平均值以及初始或手动调节的图像到重量函数。重量变化和质量度量可以与用户定义的统计过程控制限值进行实时比较，以修改操作符(operators)并在超出极限值时采取校正控制动作。可以基于客户指定的过程控制限值和诸如基于尺寸的虾成本和产品价格的经济考虑来优化重量和质量分拣标准，从而用分级的虾供应更有利可图的订单。多个输出通道24可由控制器30配置，以处理单个等级，从而适应集中在某些尺寸范围的高处理量。

虾的估计重量受到由于自然原因或由于诸如物理压缩、水分损失和增加的处理造成的虾生理学变化的影响。因此，使用将图像与估计重量相关的固定的图像到重量函数使得估计中的误差会随着虾生理学的变化而改变。为了最小化这种估计误差，控制器根据被称重的每个虾或一批次虾连续或周期性地调节图像到重量函数。图像到重量函数的数学域由图像尺寸范围的元素组成。分配给图像到重量函数的域的每个元素是在诸如多项式公式的转换公式中使用的一个或多个转换系数的集合，以将虾的图像尺寸转换成估计重量。对于三次多项式(ax³+bx²+cx+d)，该集合将包括四个转换系数a、b、c、d，其中，a、b和c乘以图像尺寸x的相应幂，d是常数项。对于图像尺寸和估计重量之间的纯线性关系，该集合将包括对应于在前一句的多项式中a＝b＝d＝0时的系数c的单个转换值。转换系数的集合数目等于域中的元素数目。例如，如果对所有虾尺寸使用具有相同转换系数集合的相同转换公式，则域仅包括一个元素：虾尺寸的整个范围。在这种情况中，图像到重量函数是可调节的常数。作为另一示例，如果每个等级中的所有虾都使用具有相同系数集合的相同转换公式，但转换公式或不同的转换系数可以因等级而异，则图像到重量函数的域的元素是等级本身。因此，如果有五个等级(五个域元素)，则将有定义图像到重量函数的转换系数的五个可独立调节的集合。也可以具有比等级更多或更少的域元素。换言之，可调节的转换公式不必与等级一致。在这种情况中，虾图像尺寸的整个范围被分成与等级不一致的连续图像尺寸范围，每个尺寸范围构成图像到重量函数的域的元素。并且相应的转换公式或转换系数的集合被分配给这些尺寸范围(域元素)中的每个。因此，在这种情况中，图像到重量函数由用于每个尺寸范围的转换系数的可调节集合组成。控制器30也可以使用诸如线性插值的插值技术，以改进重量估计。例如，假设图像到重量函数具有五个等级(按增量顺序为g1、g2、g3、g4、g5)的域并且用于每个等级的转换公式仅包括单个转换系数(c1、c2、c3、c4、c5)。图像的尺寸在g3级中部的虾的估计重量被使用系数c3计算。但是，图像的尺寸在g3级下半部的虾的估计重量可以通过使用在系数c2和c3的值之间插入的转换系数来估计。以这种方式，插值可用于增强由可调节的图像到重量函数提供的估计。转换公式可以产生绝对重量估计或对标称估计重量值的偏差。除了通过转换公式表示外，图像到重量函数也可以在用于连续的图像尺寸范围或像素计数的图像到重量函数值的查找表中实现。并且图像到重量函数值可以是绝对值或与标称值的偏差。

如图1所示，每个分级通路21具有相关联的校准称重器48，校准称重器48可以是例如称量斗或称重带。分拣至每个分级箱22的虾50通过校准称重器48单独称重或作为在箱中积聚的一批次虾进行称重。校准称重器48测量每个虾或一批次虾的实际重量，并通过数据线51将这些重量值发送至控制器30。控制器将每个虾或一批次虾的实际重量与该虾或构成该批次的虾的估计重量进行比较。根据该数据，控制器30计算针对用于估计被成像的虾的重量的该等级的更新的图像到重量函数。当分级箱22中的每个批次完成时，控制器30清空箱以释放该批次并开始接受新的批次。为了确认虾抵达给定的分级箱22，诸如在每个箱上游的低分辨率相机或激光幕传感器52的合适且成本有效的装置可以通过信号线54向控制器30发出虾已抵达的信号。以这种方式，在图像到重量函数的自动调节中不使用未到达其指定终点箱的虾。并且那些丢失的虾被与其它不合格品38一起被输送离开传送输送机的端部。

图2中的分级系统55除了仅在成像系统20下游使用单个校准称重器56外，类似于图1的分级系统。单个校准称重器56与具有校准箱60的校准通路58相关联。控制器30基于可配置的调度或事件驱动通过校准线62致动校准通路致动器64，以将符合诸如所选择的等级或图像到重量函数的域的元素的可配置批次标准的虾从传送通道18转移至校准通路58。在校准称重器56测量每个虾或一批次虾的实际重量后，重量值通过数据线66被发送给控制器30。随后，控制器30将每个虾或一批次虾的实际重量值与估计重量进行比较，以计算可以是通用(适用于所有虾)或针对符合批次标准的虾更新的图像到重量函数。当校准批次68完成时，箱60被清空并准备好用于新的校准批次。控制器30可以根据循环调度将合格的虾转移至校准通路58，或者可以根据通过将包括更多虾的那些批次调度成被更频繁地校准的自定义顺序来转移它们。通过这种方法，仅虾的总处理量的一小部分必须被转移至单个校准通路58，从而产生充足数目的图像估计重量和实际重量数据对，从而使得能频繁、准确地更新图像到重量函数。并且由于图2所示的型式仅使用一个校准称重器56，所以它可以具有比在图1所示的多级通路21中使用的低质量校准称重器48更高的质量，从而提供更低成本、更高性能的解决方案。

图2还示出了与分级箱22中的一个相关联的视频显示器65。显示系统可包括用于显示所有分级箱的信息的单个显示器、用于每个分级箱的专用显示器、或与相邻分级箱相关联的共用显示器。显示系统向操作员通知箱中的虾的如由控制器30所确定的各种情况，控制器30通过信号线67将显示数据发送至显示器65。当视频显示器与如在图2中的校准称重器56或者与图1的系统9中的校准称重器48一起使用时，视频显示器可以直接从校准称重器接收重量数据。特定于箱或全局显示的信息的示例是：(1)报警条件；(2)虾的数目；(3)每磅的虾计数；以及(4)均匀比(一批次中n个最大的虾的总重量与n个最小虾的总重量的比值，其中，n是表示通常高达批次中虾的总数的10％的整数)。关于不合格图像的信息(例如，诸如腿、松散的壳、触须、尾鳍、海藻和其它外来材料的无价值材料的图像；脱水、患病或异常的虾的图像；具有黑点的虾的图像；附有喉部的虾肉的图像；未正确清洁的虾的图像；虾片或破碎或缺损的虾的图像；具有残留的壳或头部的未正确剥离的虾的图像)也可以被显示在与返回输送机40相关联的显示器上。

图3的流程图示出了基本工艺。首先，将虾单个化70，使得它们可以被单独成像72。根据每个虾的图像，用图像到重量函数估计74它的重量。基于每个虾的估计重量，给每个被成像的虾分配76终点箱。随后，虾被输送78至它的指定终点箱。将终点箱中的每个虾或已知数目的虾称重80。将测得的实际重量与虾到虾或批次到批次的估计重量进行比较82。取决于比较，调节84图像到重量函数。例如，如果实际重量超过估计重量，则调节图像到重量函数，以增大由用于对应的域元素的转换公式提供的估计重量。可以作出调节的一种方式是使用线性回归曲线拟合用附加实际重量信息重新计算转换系数的集合。如果图像到重量函数存储在用于图像像素计数的连续范围的图像到重量值的查找表中，则可以基于附加重量信息重新计算各个图像到重量值。如果估计重量等于实际重量，则不作出图像到重量函数的调节。

分级系统的替代型式如图4所示。在这种布置中，虾在成像前被称重。虾以隔开的批次86输送至确定每个批次的实际重量的校准称重器88。随后，将该批次中的虾在单个化器90中单个化并输送至成像系统92，成像系统92产生各个被单个化的虾99中的每个的图像。与图1和图2所示的控制器相同的控制器使用该图像和图像到重量函数估计每个被单个化和成像的虾94的重量。控制器将每个虾分配给它的被指定的下游分级通路(未在图4中示出)，并计数每个批次的虾的数目。在将每个批次86中的各个虾94的累计估计重量与该批次的实际重量进行比较后，控制器调节图像到重量函数，以改进后续的重量估计。