[发明专利]一种苹果等级分选运输生产线的智能控制方法

权利要求书

1.一种苹果等级分选运输生产线的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.用微型光纤光谱检测苹果包装生产线中的苹果品质，根据检测结果进行等级分选装箱；

B.建立射频系统模型，用电子标签进行箱内苹果信息的自动存储与传递，射频读写器接收标签内载波信号并对其进行解码；

C.在解码信息传输至后台运输管理系统过程中，用遗传算法调整电子标签信息组传输过程中的网络负载平衡，达到优化信息传输的目的，包括以下步骤：

(1)所有电子标签信息完成解码后进行传输，计算网络传输过程中所消耗的费用；

①网络传输过程中任意节点node_i的CPU使用费用和缓冲区使用费用之和为：

其中，p₁表示使用CPU资源的单位价格，p₂表示使用缓冲区资源的单位价格，Node_i表示节点间通信经过节点node_i的节点集合，该集合包含于所有节点集合Z，RC_d emand_m表示节点m的CPU资源需求，RB_d emand_m表示节点m的缓冲区资源需求，m表示节点计数；

②网络传输过程中通过任意路径的带宽使用费用为：

其中，p₃表示使用带宽资源的单位价格，Node_j表示节点间通信经过路径path_j的节点集合，该集合包含于所有节点集合Z，TW_d emand_m表示节点m通信的带宽资源需求，m表示节点计数；

③采用斯坦纳树进行网络传输资源使用费用的计算，利用NP完全问题的求解方式解决费用最小的斯坦纳树问题，网络传输使用费用为：

(2)用遗传算法计算启发式费用最小的斯坦纳树问题，通过计算启发式费用，建立满足传输要求的传输路径；

①用遗传算法计算启发式费用最小的斯坦纳树问题的具体流程如下：

(a)采用遗传算法求解前s个启发式费用最小的斯坦纳树；

(b)初始化i＝0，执行i+＝1，若i＜＝s，则执行下一步，否则退出；

(c)检查第i棵斯坦纳树是否满足所有约束条件，若满足条件的保留，算法结束，否则执行(b)；

②随机确定遗传计算的初始种群，种群的规模由算法的性能确定，采用二进制方式描述包含所有指定节点的染色体，每个染色体表示一个节点集合Z；

③使用遗传算法将最小化问题转化为最大化问题，将资源加权求和计算启发式费用：

F(A，B，C)＝w₁A^-1+w₂B^-1+w₃C^-1

其中，A，B，C分别表示CPU资源量、缓冲区资源量和带宽资源量，w₁，w₂，w₃分别表示相应资源量的权值；

④由于启发式费用与网络传输过程中各可用资源量成反比变化，通过变异调整染色体向最优解方向演变，计算最大费用值，从而实现最优网络传输；

D.运输管理系统对实时传输的解码信息进行处理分析，根据标签包含的苹果详细信息，控制苹果箱进入相应等级的传送装置，完成苹果分选运输的智能控制任务。

2.如权利要求1所述的苹果等级分选运输生产线的智能控制方法，其特征在于，所述步骤A包括：

(1)采用漫反射微型光纤光谱测量系统对苹果内部品质进行检测；

设置漫反射检测装置，采用近红外漫反射技术检测苹果的酸度、硬度及糖分含量；利用光源发生的不确定方向的漫反射，获得苹果表面和内部的光谱信息，根据光谱信息分析苹果外形及内部组织的信息；

(2)根据光谱信息的分析结果，对苹果进行相应的等级划分，并完成同等级苹果的装箱。