[发明专利]基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法及系统

权利要求书

1.一种基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，所述的分拣方法包括下列步骤：

S1、通过ARM架构的嵌入式设备中摄像头模块对多种水果进行图像采集；

S2、将所有的图片按水果的类型进行一次分类，接着，将同类型的水果按水果的色泽进行二次分类；其中，所述色泽包括下列信息：光亮、暗淡和/或有无斑点；

S3、在PC上搭建深度学习框架，通过PC分别对类别图片和色泽图片进行训练，分别得到类型识别模型和色泽分类模型存储到嵌入式设备中SD卡存储模块；

S4、使用ARM架构的嵌入式设备进行水果分拣，通过摄像头模块进行图像采集，针对采集到的图片，使用类型识别模型的全卷积网络定位水果的位置和识别水果的类型，然后使用色泽分类模型的卷积网络对每个水果进行色泽分类，得到检查结果；

S5、根据检测结果自动操控机械手分拣水果。

2.根据权利要求1所述的基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，所述的分拣方法还包括下列步骤：

S6、把检测结果通过嵌入式设备中LCD显示模块进行显示或者发送到PC端。

3.根据权利要求1所述的基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，所述的步骤S4包括：

S41、利用类型识别模型的全卷积网络同时输出水果的坐标位置和水果的类型，所述的坐标位置依据图片中像素点的位置由左上角横坐标、左上角竖坐标、右下角横坐标、右下角竖坐标构成；

S42、利用色泽分类模型的卷积网络对每个水果进行色泽分类。

4.根据权利要求1至3任一所述的基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，所述的类型识别模型依次通过卷积层、池化层、全连接层对图像像素点进行重组、采样然后计算得到目标的坐标和类别的概率值。

5.根据权利要求4所述的基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，所述的类型识别模型通过多个卷积层计算后，同时得到多组坐标和类别，然后通过概率值的阈值设定来输出预测坐标和类别。

6.根据权利要求1至3任一所述的基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，所述的色泽分类模型依次通过卷积层、池化层、全连接层对图像像素点进行重组、采样然后计算得到水果的色泽。

7.根据权利要求3所述的基于ARM的水果类别和色泽的分拣方法，其特征在于，每张图片中目标水果的数量不限。

8.一种基于ARM的水果类别和色泽的分拣系统，其特征在于，所述的分拣系统包括：用于传送水果的水果传输装置、用于分拣水果的机械手、以及用于对水果进行类型识别和色泽分类的基于ARM架构的嵌入式设备；其中，所述色泽包括下列信息：光亮、暗淡和/或有无斑点；

所述的嵌入式设备包含摄像头模块、SD卡存储模块、LCD显示模块，其中，所述的摄像头模块设置在水果传输装置正上方，用于拍摄位于水果传输装置上的水果图像；所述的嵌入式设备与外部的PC相连，PC上搭建深度学习框架，通过PC分别对类别图片和色泽图片进行训练，分别得到类型识别模型文件和色泽分类模型文件；所述的SD卡存储模块用于存储类型识别模型文件和色泽分类模型文件；通过摄像头模块进行图像采集，针对采集到的图片，使用类型识别模型的全卷积网络定位水果的位置和识别水果的类型，然后使用色泽分类模型的卷积网络对每个水果进行色泽分类，得到检查结果；所述的LCD显示模块用于显示水果的检测结果；

所述的机械手根据所述的基于ARM架构的嵌入式设备的水果检测结果对位于所述的水果传输装置进行分拣。