[發(fā)明專利]一種基于力覺的水果軟硬識(shí)別方法、分揀裝置及控制方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210244407.3
• 申請日: 2022-03-11
• 公開（公告）號(hào): CN114570664A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭金柱;楊耀雨;劉燕;范朋輝;張方方;辛健斌;馬天磊
• 申請（專利權(quán)）人: 鄭州大學(xué)
• 主分類號(hào): B07C5/02
• 分類號(hào): B07C5/02;B07C5/34;B07C5/342;B07C5/36
• 代理公司: 焦作市科彤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41133
• 代理人: 武曉麗

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，公開了一種基于力覺的水果軟硬識(shí)別方法、分揀裝置及控制方法。一種基于力覺的水果軟硬識(shí)別方法，包括以下步驟：數(shù)據(jù)處理、構(gòu)建壓力圖片、深度學(xué)習(xí)、實(shí)際應(yīng)用；一種基于力覺的水果分揀裝置包括傳送單元、分揀單元、運(yùn)輸單元和控制單元。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)基于力覺的水果軟硬等級識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了體積小型化，減小了裝置的占地空間，極大得降低了人工成本，提高了分揀速度，在保障水果高質(zhì)量、高效率、高智能化和多類別分揀的同時(shí)，解決分揀成本的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于力覺的水果軟硬識(shí)別方法及其分揀裝置。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展，市面上已經(jīng)應(yīng)用了多種水果分揀裝置，并且水果分揀的智能化程度越來越高。然而人們對分揀的質(zhì)量、類別數(shù)、價(jià)格、速度和智能化的要求日益提高，現(xiàn)有的水果分揀裝置大多基于紅外光譜技術(shù)，產(chǎn)品價(jià)格昂貴且居高不下，產(chǎn)品普及率低，而力覺作為一種廉價(jià)的檢測方式，市場上還未普及基于力覺的水果軟硬等級識(shí)別技術(shù)及其分揀裝置。因此，研發(fā)一種基于力覺的低價(jià)格、高分揀質(zhì)量、高效率、多類別、高智能化的水果軟硬等級識(shí)別技術(shù)及其分揀設(shè)備具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于力覺的水果軟硬識(shí)別方法、分揀裝置及控制方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于力覺的水果軟硬識(shí)別方法，包括以下步驟：

S1數(shù)據(jù)處理

S11獲取水果掉落過程中的壓力數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建樣本壓力數(shù)據(jù)集，并對樣本壓力數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本壓力數(shù)據(jù)按獲取順序添加位置標(biāo)簽；

S12對樣本壓力數(shù)據(jù)集內(nèi)的樣本壓力數(shù)據(jù)從大到小排序，并記錄前n個(gè)樣本壓力數(shù)據(jù)在樣本壓力數(shù)據(jù)集中的位置標(biāo)簽；

S13對S12步驟中記錄的n個(gè)樣本壓力數(shù)據(jù)按位置標(biāo)簽進(jìn)行順序排列，構(gòu)建樣本順序數(shù)據(jù)集；

S14對樣本壓力數(shù)據(jù)集進(jìn)行運(yùn)算，生成樣本壓力變化速度數(shù)據(jù)集和樣本壓力變化加速度數(shù)據(jù)集；

S2構(gòu)建壓力圖片

S21對樣本壓力數(shù)據(jù)集、樣本壓力變化速度數(shù)據(jù)集和樣本壓力變化加速度數(shù)據(jù)集內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行等比例縮小，使其數(shù)據(jù)范圍處于[-255，255]區(qū)間，分別得到模型壓力數(shù)據(jù)集、模型壓力變化速度數(shù)據(jù)集、模型壓力變化加速度集；

S22將順序數(shù)據(jù)集中n個(gè)樣本壓力數(shù)據(jù)對應(yīng)的模型壓力數(shù)據(jù)集中的模型壓力數(shù)據(jù)依次作為壓力圖片前n行中心像素位置的R通道值，并以該模型壓力數(shù)據(jù)在模型壓力數(shù)據(jù)集中前后的x個(gè)模型壓力數(shù)據(jù)依次作為壓力圖片該行其它像素位置的R通道值，壓力圖片前n行像素位置的G通道值、B通道值均取0；

S22將順序數(shù)據(jù)集中n個(gè)樣本壓力數(shù)據(jù)對應(yīng)的模型壓力變化速度數(shù)據(jù)集中的模型壓力變化速度數(shù)據(jù)依次作為壓力圖片中間n行中心像素位置的G通道值或B通道值，并以該模型壓力變化速度數(shù)據(jù)在模型壓力變化速度數(shù)據(jù)集中前后的x個(gè)模型壓力變化速度數(shù)據(jù)依次作為壓力圖片該行其它像素位置的G通道值或B通道值，若該模型壓力變化速度數(shù)據(jù)為正則賦值給G通道，B通道值取0，若該模型壓力變化速度數(shù)據(jù)為負(fù)，則賦值給B通道，G通道值取0，中間n行像素位置的R通道值取0；

S23將順序數(shù)據(jù)集中n個(gè)樣本壓力數(shù)據(jù)對應(yīng)的模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)集中的模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)依次作為壓力圖片后n行中心像素位置的G通道值或B通道值，并以該模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)在模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)集中前后的x個(gè)模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)依次作為壓力圖片該行其它像素位置的G通道值或B通道值，若該模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)為正則賦值給G通道，B通道值取0，若該模型壓力變化加速度數(shù)據(jù)為負(fù)，則賦值給B通道，G通道值取0，后n行像素位置的R通道值取0；

S3深度學(xué)習(xí)

S31根據(jù)水果軟硬等級對S2步驟構(gòu)建的壓力圖片進(jìn)行標(biāo)注；