板栗小南瓜大小瑕疵颜色糖度检测分级分选机设备的工作原理和技术性能介绍

　　板栗小南瓜大小瑕疵颜色糖度甜度检测分级分选机设备的工作原理和技术性能介绍
 

　　自由托盘式智能板栗小南瓜分选线针对易损果品(苹果、梨、桃、柿子等)和大尺寸瓜果(西瓜、甜瓜、柚子等)，采用“呵护式”独立、自由移动托盘，可避免磕伤碰伤以及摩擦损伤，实现全程无损分选，并保证检测果品姿态，进一步提高检测稳定性。
 

　　小南瓜称重、外部品质、内部品质分选、自动脱 袋、机器人上果、机器人包装等采用模块化设计，可根据实际需求自由组合配置。 提高自动化、智能化程度，减少人工成本、提高作业效率，保障节支增效。
 

　　采用模块化设计，可根据实际需要自由配置。 电子称重采用双侧压力传感器，并经过多种数字滤波、标定、线性修正、置零、去皮等处理，避免高速运动导致的称重数据波动及偏差。 全速生产方式下可实现无盲点捕捉果品外观图像，可实现果品形状、长度、宽度、直径、面积、颜色、着色面积以及果品疤痕、霉斑及缝线裂纹、机械表面损伤等实时检测与分级。 采用人工智能技术，模拟人类大脑的神经网络，自动提取水果的海量特征数据，通过学习进行品质的准确分类。 内部品质评价采用光学系统设计及建模方法，采用可见/近红外光谱无损检测水果糖度、酸度、硬度及其它内部缺陷。 软件系统全中文操作引导，操作流程简单易懂，支持分选参数导入、存储，支持客户可自定义品质分级策略，满足不同客户的分选标准。 可对每个果品数据进行记录存档，方便客户对果品进行跟踪和溯源。
 

　　1  工作原理
 

　　中型水果分选系统，针对中型水果采用称重、机器视觉、激光、近红外技术对其重量大小，颜色，瑕疵，糖酸度，成熟度等进行识别以及分选操作。此分选机可针对苹果/梨的重量、尺寸，色泽，表面瑕疵的外部特点，以及糖酸度，有无糖心，有无霉心病等内部特点，对苹果以及梨进行选级分拣。并根据不同的厂家的要求，给出一套定制化的分选标准，系统采用机器视觉+称重+激光+近红外复合传感器的方式进行选别。
 

　　2  技术支持
 

　　开浦果蔬无损检测技术研发部由开浦果蔬加工装备技术团队联合支持。承担着开浦科技的核心技术：2D/3D视觉，多光谱透析等传感器技术及关键算法的研发工作。
 

　　3  工艺流程
 

　　提升式上料系统(动态称重检测重量)-----拣选前处理系统(机器视觉测大小颜色形状表面缺陷)---果托及传输轨道(激光+振镜检测缺陷、纹路杂质等特征--)------分级机构及分级传输系统(近红外光谱技术探测内部糖酸度、成熟度、内部缺陷等)
 

　　4 适用范围
 

　　适用于橙子，柑桔类、苹果、梨、桃子、猕猴桃，牛油果，西红柿和土豆等球形或类球形中型果蔬。
 

　　5系统特点
 

　　(1)品质检测
 

　　利用计算机视觉技术和称重传感技术完成水果分级，所要求的重量/大小、形状、颜色、果面缺陷等外观品质指标的检测，并根据检测到的信息进行实时自动化分级。
 

　　(2)多表面检测
 

　　设计的水果输送系统能同时完成水果的单列化、快速翻转和输送，并将水果以合适的位置呈现在摄像机的视场内，扫描水果表面，给计算机传输合理的信息。
 

　　(3)高速分级能力
 

　　该分级机构根据在线计算机做出的分级指令，能实施高速分级，分级速度5-10个水果/秒(视水果要求调整)可选。分级控制器采用模块化结构，可根据用户的分级需求方便地减少或扩展分级等级(多达64级别配置)，出口数量可选。
 

　　(4)生产线检测规模
 

　　多通道设置：2通道、4通道、6通道、8通道等多通道可选
 

　　(5)自动统计数量
 

　　计算机自动记录等级和出口的水果数，方便用户统计
 

　　(6)图像采集和数据库
 

　　为了对分类进行训练，使其能正确可靠的进行水果分检，使用工业相机采集海量水果图片，这些图片包含各种缺陷的水果表面，如发黄、擦伤、腐烂，指甲划痕等。属于随机抽取存在某种缺陷的水果。
 

　　6 技术参数
 

　　(1)水果形状-准确识别并剔除畸形果。
 

　　(2)水果大小-尺寸到±2mm，软件界面会显示尺寸的测量结果。
 

　　(3)水果重量-重量偏差低于2百分之二。
 

　　(4)水果颜色-256级以上，识别成熟果、未达到成熟标准的水果
 

　　(5)缺陷面积-到2平方毫米，识别并剔除已变质水果、烂果等。
 

　　(6)分选效率- 10吨/小时/4通道
 

　　(7)检测面积精度、大小精度、颜色分级级别可以通过软件根据需求设置。