[发明专利]一种基于深度学习方法的木皮颜色分拣系统及装置

权利要求书

1.一种基于深度学习的木皮颜色分拣装置，包括第一传送装置、第一视觉检测装置、第一翻转机、第二传送装置、第二视觉检测装置、第二翻转机、第三传送装置，其特征在于，所述第二传送装置设置在第一传送装置与第三传送装置之间的后侧，且位于第一传送装置的下方，第三传送装置的上方，所述第一传送装置与第二传送装置之间设有第一翻转机，所述第二传送装置与第三传送装置之间设有第二翻转装置，所述第一视觉检测装置设置在第一传送装置的中部，且所述第一传送装置穿过第一视觉检测装置，所述第二视觉检测装置设置在第二传送装置的中部，且所述第二传送装置穿过第二视觉检测装置，所述第一传送装置的右端设有M毫米厚度木皮下料处，所述第二传送装置的右端设有N毫米厚度木皮第一下料处，所述第三传送装置的右端设有N毫米厚度木皮第二下料处。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木皮颜色分拣装置，其特征在于，所述第一视觉检测装置包括外壳体、照相机、遮光板、补光灯，传感器、工控机、算法模块，所述照相机有两个且设置在外壳体内腔的顶面，所述遮光板设置在外壳体的前后侧，所述补光灯设置在外壳体内腔的左右两侧，所述传感器、工控机、算法模块均设置在外壳体内腔的下方，所述传感器通过信号传输线与照相机电连接，所述工控机通过网口与两台照相机电连接，所述第二视觉检测装置的结构与所述第一视觉检测装置的结构相同。

3.一种基于深度学习的木皮颜色分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）采集待分类木皮图片并划分为训练集、验证集和测试集，利用所划分木皮图片的训练集和验证集训练木皮颜色分类模型，将所述待分类木皮图片测试集输入到所述木皮颜色分类模型中，得到木皮的颜色类别C；

（2）第一传送装置将分拣木皮输送至第一视觉检测装置内；

（3）第一视觉检测装置内的传感器会发出信号控制照相机采集待分拣木皮的图片数据，并将图片上传至工控机可存储位置保存；

（4）第一视觉检测装置内的算法模块加载图片信息并通过木皮颜色分类模型进行类别识别，获得颜色类别C₁，算法模块对其赋分S₁，并将识别结果作为分拣信号返回；

（5）当木皮厚度为M毫米时，木皮运输至M毫米厚度木皮下料处下料；当木皮厚度N毫米时，木皮经由第一翻转机输送至第二传送装置并反面朝上；

（6）木皮经第二传送装置进入第二视觉检测装置，第二视觉检测装置内的传感器会发出信号控制照相机采集待分拣木皮的图片数据，并将图片上传至工控机可存储位置保存；

（7）第二视觉检测装置内的算法模块加载图片信息并通过木皮颜色分类模型进行类别识别，获得颜色类别C₂，算法模块对其赋分S₂，并将识别结果作为分拣信号返回；

（8）对比木皮正面与反面的分值，当S₁≥S₂时，木皮通过第二传送装置右端的第二翻转机输送至第三传送装置并正面朝上，通过N毫米厚度木皮第二下料处下料；当S₁≤S₂时，木皮输送至第二传送装置的右端并反面朝上，木皮经由N毫米厚度木皮第一下料处下料。