[實用新型]木板分揀系統

有效

• 申請號: 201721753448.6
• 申請日: 2017-12-14
• 公開（公告）號: CN207996826U
• 公開（公告）日: 2018-10-23
• 發明（設計）人: 丁磊
• 申請（專利權）人: 北京木業邦科技有限公司
• 主分類號: B07C5/342
• 分類號: B07C5/342;B07C5/02
• 代理公司: 北京智信四方知識產權代理有限公司 11519
• 代理人: 鐘文芳

本公開實施例公開了一種木板分揀系統，包括：傳送裝置、線性圖像采集裝置、控制裝置及分類裝置；其中，待分類木板放置在所述傳送裝置上，由所述傳送裝置帶動向后傳送；所述線性圖像采集裝置對準所述傳送裝置設置，用于采集所述待分類木板的一維線性圖像，所述線性圖像采集裝置的輸出端耦接所述控制裝置；所述控制裝置的輸出端耦接所述分類裝置，所述控制裝置根據所述線性圖像采集裝置采集到的一維圖像，向所述分類裝置輸出一個方向信號和時間信號；所述歸類裝置設置在所述傳送裝置末端的上方，在所述時間信號指示的時間點將所述待分類木板按照所述方向信號指示的方向移出所述傳送裝置。

技術領域

本公開涉及木材自動化處理技術領域，具體涉及一種木板分揀系統。

背景技術

在木材加工領域，木板分選是一個重要環節。不管是半成品，還是經過成型、上色、烘干等工藝之后的成品，都需要按照不同的木材特征結合質量標準進行分類。在傳統的方法中，木板的分選由人工完成。經過訓練的工人，通過觀察，判斷每一塊木板的顏色、紋理、缺陷等，結合經驗將一塊木板歸入不同的分類。每一個分類之中的木板擁有更為接近的特性，實現較高的產品外觀、質量的一致性。

然而，使用人工的分選的方法需要耗費大量的人力資源，并且由于每一批次的木板材質和上色工藝可能存在不同，每一次的產品分類標準也可能存在變動，因此需要不斷的對工人進行培訓和訓練。同時，隨著工作時間的增加，人力的方法也會出現準確率下降，效率變慢的現象。

使用機器進行木材分選的方法正成為當前行業的新興方向，在木材處理過程中的很多步驟可以通過機器的方法來解決。然而，這些技術多數使用一種固定方式對木材或木板進行特征提取，其分選參數和方法是固定的，必須通過專門的設計和調校才能有效運行，因而標準化和適用性存在一定缺陷。

隨著最近機器學習方面的研究進展，使用機器學習進行木板加工自動化的方法變得越來越受到歡迎。現有技術中也出現了使用機器學習的木材分類方法，通過各種成像方式采集預先指定的樣本木材的圖像，然后使用機器學習的方法訓練一個模型，通過該模型來實現自動的分類檢測。

然而，發明人在實現本實用新型的過程中發現，現有的機器學習的方法只是部分解決了標準化的問題，并沒能解決木材分類中最關鍵的適應性問題。具體地，當前木板分類的標準通常由生產廠商自定義，也就是說當前的木板分類實質上是非標準化的；現有技術中的機器學習方法采用預先訓練方式，只能為特定廠商訓練出一個特定模型，顯然無法在多個廠商中通用。此外，木材實質上是按批次生產的，每一批次的產品都與該批次的原木材質、噴漆工藝高度相關，不同批次間可能會有巨大差異；但現有技術中的訓練模型完全依賴于樣本批次，并不能針對不同批次進行動態調校。最后，自然光線的改變會對視覺識別產生較大的影響，現有技術并未考慮環境光線變化下的標準化，不能適應不同環境的檢測。

因此，當前缺少自適應的檢測方法，現有技術并不能滿足快速部署的需求，也不能在多變的運行環境中魯棒的運行。

實用新型內容

本公開實施例提供一種木板分揀系統，包括：傳送裝置、線性圖像采集裝置、控制裝置及分類裝置；其中，

待分類木板放置在所述傳送裝置上，由所述傳送裝置帶動向后傳送；

所述線性圖像采集裝置對準所述傳送裝置設置，用于采集所述待分類木板的一維線性圖像，所述線性圖像采集裝置的輸出端耦接所述控制裝置；

所述控制裝置的輸出端耦接所述分類裝置，所述控制裝置根據所述線性圖像采集裝置采集到的一維圖像，向所述分類裝置輸出一個方向信號和時間信號；

所述歸類裝置設置在所述傳送裝置末端的上方，在所述時間信號指示的時間點將所述待分類木板按照所述方向信號指示的方向移出所述傳送裝置。

可選地，所述傳送裝置為皮帶、齒輪和/或鏈條傳動的傳送帶。