[发明专利]一种用于苹果品质检测的筛选装置及其检测方法

说明书

本发明公开了一种用于苹果品质检测的筛选装置及其检测方法，涉及农产品检测技术领域。本发明包括传送带、架设在传送带上方的筛选箱和云端服务器；传送带的输入端设置有限流装置；限流装置用于让传送带上的苹果依次排列进入到筛选箱中；云端服务器内部搭建有卷积神经网络模型；卷积神经网络模型能够对上传的苹果图像进行苹果品质等级检测，并将检测结果发送至单片机；筛选箱内部装设有多个拨片，拨片安装在传送带正上方，用于向不同方向拨送苹果。本发明通过卷积神经网络对苹果的品质等级进行检测分类，同一类的苹果再次通过对俯视图进行像素采集进行尺寸筛选，实现对苹果品质等级的分类，降低检测费用，节约成本，提高检测效率。

技术领域

本发明属于农产品检测技术领域，特别是涉及一种用于苹果品质检测的筛选装置及其检测方法。

背景技术

我国是世界第一苹果生产大国，2015年全国苹果产量达到4300万吨。但我国的苹果在国际市场上大多数档次较低，而国内高档苹果市场也被国外苹果垄断，2015年进口苹果量激增50％，其中一个很重要的原因是我国对苹果分级检测投入不够，难以满足消费者对苹果品质越来越高的要求，导致苹果品种混杂、质量优劣不齐。

提升苹果竞争力需要从一般商品中挑选高品质的苹果。苹果的产后商品化处理有多个步骤，根据大小、成熟度和品性不同进行的分级是其中关键的环节，而正确分级的前提就是对苹果外部品质的高水平检测。

目前我国苹果外部品质检测多采用人工处理，品质的传统检测方法往往采用抽样化学检测，这些方法大多存在分析过程比较复杂、耗时长、检测费用高、技术条件复杂、难于实现即时监控及需要破坏样品等缺点。为实现苹果按照大小、颜色以及糖度等综合品质的快速、准确分级，有效提高消费者的满意度，提高中国苹果产品的附加值，提升我国苹果出口的价格和利润水平提升国际竞争力，急需开发新的苹果品质快速无损检测系统。

近红外光谱技术作为一种无损检测手段被广泛用于测定农产品的品质等级，能够同时检测苹果的多个参数，但利用近红外光谱分析技术主要集中于目标局部信息分析，不适合成分不均匀目标检测，要实现整体目标检测要耗费较多时间。因此，现有苹果品质检测系统难以同时实现外部图像信息与尺寸信息的检测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于苹果品质检测的筛选装置及其检测方法，通过卷积神经网络对苹果的品质等级进行检测分类，同一类的苹果再次通过对俯视图进行像素采集进行尺寸筛选，解决了现有的苹果品质检测过程复杂、耗时长、检测费用高、技术条件苛刻的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种用于苹果品质检测的筛选装置，包括传送带、架设在传送带上方的筛选箱和云端服务器；

所述传送带的输入端设置有限流装置；所述限流装置用于让传送带上的苹果依次排列进入到筛选箱中；

所述筛选箱内部多个位置均设置有高清摄像头和光源；所述高清摄像头内部设置有通讯模块，所述高清摄像头用于通过通讯模块将拍摄的苹果图像发送至云端服务器进行处理；所述筛选箱内部还设置有单片机；

所述云端服务器内部搭建有卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型能够对上传的苹果图像进行苹果品质等级检测，并将检测结果发送至单片机；所述单片机分别与光源和拨片连接；

所述筛选箱内部装设有多个拨片，所述拨片安装在传送带正上方，用于向不同方向拨送苹果。

进一步地，所述云端服务器包括苹果品质等级划分模块、图像预处理模块、卷积神经网络模型和品质等级匹配模块。

进一步地，所述单片机还与显示器连接；所述显示器固定在筛选箱(2)的外壁上。

一种用于苹果品质检测的筛选装置的检测方法，包括如下步骤：