[實用新型]一種基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置

有效

• 申請號: 202022233488.6
• 申請日: 2020-10-09
• 公開（公告）號: CN212873518U
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 馬旭;裴亢;談磊;王憲
• 申請（專利權）人: 揚州潤吉智能設備科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G01N21/95;B07C5/02;B07C5/36;B07C5/34
• 代理公司: 深圳紫晴專利代理事務所(普通合伙) 44646
• 代理人: 程玉紅

本實用新型涉及桃子識別領域，具體為一種基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置，包括傳送帶，所述傳送帶的框架頂部固定連接有罩殼，所述罩殼的頂部固定安裝有控制電腦。本實用新型通過在控制電腦內輸入存在質量的桃子圖片以及視頻，然后通過電腦進行存儲為質量問題數據，并且對數據進行放大和擴增，形成數據庫，基于該數據庫設定卷積神經網絡系統，然后通過全景攝像頭進行掃描，然后和控制電腦的數據庫進行對別，然后將質量好的桃子和質量差的桃子分別撥向兩側，實現分揀的效果，從而有效的提高了分揀的效率，較為實用，適合廣泛推廣與使用。

技術領域

本實用新型涉及桃子識別領域，具體為一種基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置。

背景技術

在機器學習中，卷積神經網絡是一種深度前饋人工神經網絡，已成功地應用于圖像識別，卷積神經網絡，是一種前饋神經網絡，人工神經元可以響應周圍單元，可以進行大型圖像處理。卷積神經網絡包括卷積層和池化層，卷積神經網絡包括一維卷積神經網絡、二維卷積神經網絡以及三維卷積神經網絡。一維卷積神經網絡常應用于序列類的數據處理；二維卷積神經網絡常應用于圖像類文本的識別；三維卷積神經網絡主要應用于醫學圖像以及視頻類數據識別。

現有的在對桃子進行銷售之前，需要對批量的桃子進行挑揀，將存在質量問題的桃子剔除，現有的挑揀大多都是通過人工進行挑揀，挑揀效率低下。因此，我們提出一種基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置。

實用新型內容

本實用新型的目的在于提供一種基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置，解決了背景技術中所提出的問題。

為實現上述目的，本實用新型提供如下技術方案：一種基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置，包括傳送帶，所述傳送帶的框架頂部固定連接有罩殼，所述罩殼的頂部固定安裝有控制電腦；

所述罩殼的內腔頂部縱向固定安裝有全景攝像頭且全景攝像頭的數目為若干組，所述罩殼的內腔頂部后側固定安裝有支架，所述支架的頂部固定安裝有電機，所述電機的傳動軸貫穿支架且固定連接有撥板，所述傳送帶的表面兩側均安裝有導向板，兩組所述導向板的頂部均通過固定桿和罩殼的內腔頂部固定連接。

作為本實用新型的一種優選實施方式，所述傳送帶的上表面接近處安裝有橫板且橫板至于導向板的后側，所述橫板的前側壁兩側均通過連桿分別和兩組所述導向板固定連接，所述橫板的底部安裝有軟毛。

作為本實用新型的一種優選實施方式，所述罩殼的內腔兩側壁均固定安裝有擋板且擋板貼近于傳送帶邊緣處。

作為本實用新型的一種優選實施方式，所述撥板貼合于傳送帶的表面。

作為本實用新型的一種優選實施方式，所述全景攝像頭的信號出端和控制電腦的信號輸入端連接，所述控制電腦的信號輸出端和電機的信號輸入端連接。

與現有技術相比，本實用新型的有益效果如下：

1.本實用新型的基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置，通過在控制電腦內輸入存在質量問題的桃子圖片以及視頻，然后通過電腦進行存儲為質量問題數據，并且對數據進行放大和擴增，形成數據庫，基于該數據庫設定卷積神經網絡系統，然后通過全景攝像頭進行掃描，然后和控制電腦的數據庫進行對別，然后將質量好的桃子和質量差的桃子分別撥向兩側，實現分揀的效果，從而有效的提高了分揀的效率。

2.本實用新型的基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置，通過兩組導向板能夠將桃子導向，使得單排移動，使得能夠逐個掃描，同時橫板底部的軟毛能夠帶動桃子翻滾，然后利用多組全景攝像頭進行采集桃子的數據進行對比，從而使得能夠對單個桃子進行掃描徹底，從而保證分揀的質量。

3.本實用新型的基于卷積神經網絡的桃子原料質量識別裝置，通過設置有擋板能夠避免桃子在被撥動的情況，不會出現掉落的情況。

附圖說明