[發明專利]一種筷子分揀檢測裝置及其檢測算法

有效

• 申請號: 202010418460.1
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111545483B
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 吳瑞梅;熊愛華;文建萍;李紅;黃俊仕;艾施榮;付鵬;劉剛
• 申請（專利權）人: 江西農業大學
• 主分類號: B07C5/34
• 分類號: B07C5/34;B07C5/02;B07C5/36;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46
• 代理公司: 合肥正則元起專利代理事務所(普通合伙) 34160
• 代理人: 韓立峰

1.一種筷子分揀檢測裝置，包括機架(15)，其特征在于：所述機架(15)的頂部固定安裝有左側擋板(1)、側面擋板(2)、底部擋板(3)和右側擋板(4)，所述右側擋板(4)的一側固定安裝有提升架(5)，所述提升架(5)的底部與機架(15)的頂部固定安裝，所述機架(15)的頂部固定安裝有第一檢測箱(6)和第二檢測箱(7)，所述機架(15)的中部設置有上料傳送鏈(16)，所述上料傳送鏈(16)的外表面穿過第一檢測箱(6)和第二檢測箱(7)，且上料傳送鏈(16)首尾相互連接，所述上料傳送鏈(16)活動安裝在機架(15)的中部，所述機架(15)的內壁固定安裝有減速器(11)，所述減速器(11)的齒輪與上料傳送鏈(16)上的齒牙嚙合；

所述機架(15)底部的橫板上固定安裝有電動機(12)，所述電動機(12)的輸出軸與皮帶輪(13)的側面固定安裝，所述皮帶輪(13)的外表面套接有皮帶(14)，所述皮帶輪(13)通過皮帶(14)與減速器(11)的傳動軸上的皮帶輪(13)活動安裝，所述機架(15)的外壁固定安裝有帶座菱形座(9)，所述帶座菱形座(9)上安裝有傳動軸，傳送軸的外表面設置有傳動鏈輪與上料傳送鏈(16)上的齒牙嚙合，所述機架(15)的上端外表面靠近一側的位置固定安裝有翻轉塊(8)；

所述機架(15)的一端固定安裝有合格品箱(10)，所述機架(15)的后端外表面固定安裝有張緊裝置(18)，所述張緊裝置(18)的調節頭與上料傳送鏈(16)的齒牙活動嚙合；

所述機架(15)的內壁轉動連接有鏈輪(19)，所述機架(15)的正面固定安裝有帶座立式軸承座(21)，所述帶座立式軸承座(21)的前端外表面設置有凸輪裝置(22)，所述鏈輪(19)的表面與上料傳送鏈(16)的表面嚙合，所述鏈輪(19)和凸輪裝置(22)之間套接有傳動鏈(20)，所述鏈輪(19)通過傳動鏈(20)與凸輪裝置(22)傳動連接，所述左側擋板(1)的底部固定安裝有底板(23)，所述提升架(5)的底部固定安裝有下擋板(25)；

所述提升架(5)的頂部固定安裝有連接塊(26)，所述連接塊(26)與上料傳送鏈(16)上的轉動軸轉動連接，所述第一檢測箱(6)和第二檢測箱(7)內腔的頂部固定安裝有檢測平板(27)。

2.根據權利要求1所述的一種筷子分揀檢測裝置，其特征在于：所述凸輪裝置(22)包括凸輪軸(24)，所述凸輪軸(24)的表面固定套接有凸輪(222)，所述凸輪(222)與底板(23)的底部轉動連接。

3.根據權利要求1所述的一種筷子分揀檢測裝置，其特征在于：所述第一檢測箱(6)和第二檢測箱(7)均包括箱體外殼(62)，所述箱體外殼(62)的一側外表面鉸接有翻轉門(61)，所述箱體外殼(62)的前端外表面和后端外表面均開設有相機導槽(63)和燈條導槽(64)，所述箱體外殼(62)的前端外表面靠近兩側的位置均固定安裝有噴氣泵(65)，所述箱體外殼(62)的內部固定安裝有相機(67)和燈條視覺檢測裝置(66)。

4.根據權利要求1所述的一種筷子分揀檢測裝置，其特征在于：所述上料傳送鏈(16)的外表面固定安裝有多個卡接凸塊(30)，所述卡接凸塊(30)的一側外表面卡接有筷子本體(29)，所述上料傳送鏈(16)的后端外表面固定安裝有限位條體(28)，所述機架(15)的前端外表面固定安裝有廢品收集箱(17)。

5.根據權利要求1所述的一種筷子分揀檢測裝置，其特征在于：所述凸輪裝置(22)的前端外表面固定安裝有外圓塊(221)，所述外圓塊(221)的前端外表面轉動連接有凸輪(222)，所述凸輪(222)的內部設置有轉軸(223)。

6.根據權利要求1所述的一種筷子分揀檢測裝置的檢測算法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：

步驟一：確定圖像采集設備參數；

步驟二：通過外觸發傳感設備觸發圖像采集設備進行實時圖像采集；

步驟三：以鏈條節點寬度對圖像進行矩形感興趣區域分割，使得每個感興趣區域內最多只有一根筷子圖像；

步驟四：將感興趣區域圖像轉化成灰度圖像，通過canny算子采用圖像信號函數極大值判斷圖像的邊緣像素點，查找整個圖像邊緣，自動檢測有無筷子邊緣，筷子邊緣存在則表示該感興趣區域圖像中有筷子；

步驟五：若無筷子，對該圖像不做任何處理；

步驟六：如有筷子，對圖像進行閾值化處理，通過輪廓檢測法，查找所有面積大于一定閾值的輪廓個數，輪廓數大于1判斷圖像中筷子上存在較明顯缺陷，算法程序結束；輪廓數等于1，則進入以下步驟；

步驟七：通過閾值分割技術去除圖像中除筷子部分以外的背景圖像，采用Gamma變換增強圖像對比度，以突出缺陷特征，利用快速區域方法尋找筷子圖像表面的連通域，標記出筷子表面缺陷；

步驟八：由于筷子表面缺陷部分像素值與正常區域相比會存在較明顯差異，將筷子圖像分成若干段，通過水平投影算法與分塊特征統計法，統計并對比每一段筷子圖像像素投影值，即RGB，HSV色彩空間中各色彩通道的均值與標準差是否有較大變化，判斷圖像中筷子表面是否存在缺陷以及對缺陷位置定位。