[发明专利]一种基于色选机的鱼类分选方法

说明书

本发明公开了一种基于色选机的鱼类分选方法，涉及色选机鱼类分类技术领域，预先收集所有待分类鱼类的若干张图片；对每张图片进行分类和标记；收集实验鱼类的个体实体，放入色选机中，通过色选机将鱼类按颜色进行分离；从分离结果中获取所有分离后的鱼类分组；对于每个鱼类分组，以对应的图片集合中的图片作为输入，训练出识别鱼类分组中的鱼类品种的神经网络模型；将训练完成的神经网络模型安装在色选机中，在实际分选过程中，结合色选机与训练完成的神经网络模型对鱼类品种进行分析；避免了色选机颜色精度不足以及神经网络模型识别需要的算力过大的问题。

技术领域

本发明属于色选机领域，涉及鱼类分类技术，具体是一种基于色选机的鱼类分选方法。

背景技术

色选机是根据鱼类光学特性的差异，利用光电探测技术将不同颜色的物品进行自动分选出来的设备；大型色选机被用于鱼类检测和分类领域；而由于色选机颜色精度的问题，对于不同品种的鱼类，如果仅仅按照颜色来区分，往往会出现误差；而对所有鱼类使用神经网络模型进行识别，往往会造成训练神经网络的时间与算力过大的问题；

为此，提出一种基于色选机的鱼类分选方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于色选机的鱼类分选方法，该一种基于色选机的鱼类分选方法将色选机与神经网络模型进行结合的方式，在将鱼类先经过色选机经过一次分组，再对每组鱼类使用神经网络模型进行识别，避免了色选机颜色精度不足以及神经网络模型识别需要的算力过大的问题。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于色选机的鱼类分选方法，包括以下步骤：

步骤一：预先收集所有待分类鱼类的若干张图片；并对鱼类图片按种类进行分类；并对每张图片进行标记；

步骤二：收集所有待分选鱼类的个体实体，并将所有鱼类放入色选机中，通过色选机将鱼类按颜色进行分离；

步骤三：从分离结果中获取所有分离后的鱼类分组；需要理解的是，每组经过色选机分离后的鱼类的颜色相同或相近；将每组鱼类标记为P；则P组中的每个鱼类品种标记为Pf；

步骤四：对于每个鱼类分组P中的鱼类品种Pf，从收集的图片中选出鱼类品种Pf对应的图像；获取鱼类分组P中所有鱼类品种的图片集合；

步骤五：对于鱼类分组P，以对应的图片集合中的图片作为输入，训练出识别鱼类分组P中的鱼类品种的神经网络模型；即每个神经网络模型将对应着一种分选的颜色；

步骤六：将训练完成的神经网络模型安装在色选机中，在实际分选过程中，结合色选机与训练完成的神经网络模型对鱼类品种进行分析；

步骤七：将分选的结果在色选机的人机互动界面进行展示；

对鱼类图片进行标记的方式为将每类品种的鱼的图片使用整数作为标记；作为一个示例：草鱼标记为0，青鱼标记为1等；

收集的所有鱼类的个体实体的数量为预先根据实际经验实验获得的；保证色选机分选的结果是将具有相同或相近颜色的鱼类分选为同一组；需要理解的是，此部分鱼类的个体实体是作为色选机对鱼类进行颜色分组实验的，因此，需要包含所有待分类的鱼类品种；

色选机对鱼类进行分选包括以下步骤：

步骤P1：鱼类从顶部的集料斗进入机器，被选中的鱼类通过进料装置的振动沿进料分料槽下落；

步骤P2：鱼类通过溜槽上端的振动器，沿着溜槽以加速的速度滑入分拣箱；

步骤P3：进入分拣箱后，从图像处理传感器CCD和后台设备之间穿过；在光源的作用下，CCD接收来自被选鱼类的合成光信号，使系统产生输出信号，经放大后传输给FPGA+ARM计算处理系统，然后控制系统发出指令驱动喷射电磁阀将不同颜色的颗粒吹进出料斗的废料腔内流走；