CN114652177A - 一种螺旋蒸烤机设备及控制系统 - Google Patents

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CN114652177A CN202210358256.4A CN202210358256A CN114652177A CN 114652177 A CN114652177 A CN 114652177A CN 202210358256 A CN202210358256 A CN 202210358256A CN 114652177 A CN114652177 A CN 114652177A
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周鸣惠
朱启越
朱小兴
宋承其
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Abstract

本发明公开一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，包括螺旋蒸烤机械装置、图像摄取模块、图像检测模块、图像处理模块、质量检测模块、评估模块、后台管理模块以及可视化平台模块等部分，通过视觉处理和识别待加工产品的表面颜色等均匀度及时的自动或者手动调整挡风板的位置，解决了现有的螺旋蒸烤机热量分布不均导致食物成品熟度不一致，不能得到质量有保证的产品，造成浪费的现象，并解决了热量逃逸丧失的问题，使得能源得到高效利用。该方法降低了劳动成本，且操作简单，能够有效提高生产车间的生产效率和质量。

Description

一种螺旋蒸烤机设备及控制系统
技术领域
本发明涉及一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，属于蒸烤机设备技术领域。
背景技术
蒸烤机是集蒸汽烹饪设备和烧烤箱于一体的多功能烹饪设备，其既可以保持水分又可以保持养分的烹饪设备，越来越受到消费者的关注。蒸烤机，既有电蒸炉蒸汽的优点，也有烤箱的烘烤优点，而且结构更加紧凑，仅需通过面板触控就能实现不同功能的转换。现有的食品螺旋蒸烤机存在热量逃逸丧失的问题，使得能源并未得到高效利用，且现有螺旋蒸烤机的螺旋塔内热量分布不均，导致食物成品熟度不一致，不能得到质量有保证的产品，造成浪费。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，从而解决上述技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，包括螺旋蒸烤机设备及其系统；
螺旋蒸烤机设备包括绝热壳体、排气管、风机电机、导向立柱、摄像头、旋转轴、螺旋塔、螺旋传送带、热交换器、温度传感器、散热管道、进口处挡风板一、进口处挡风板二、上层挡风板、随行挡流板以及蒸烤机底座；
所述绝热壳体安装在热交换机顶部，其底部与螺旋蒸烤机底座连接；所述风机电机安装在绝热壳体的顶部预留通孔处；所述导向立柱安装在地面上，其导轨部分与绝热壳体配合连接；所述旋转轴安装于螺旋蒸烤机底座；所述螺旋塔安装于旋转轴；所述螺旋传送带安装于螺旋塔预设托架；所述热交换器安装于螺旋塔顶部；所述温度传感器设于螺旋传送带两侧；所述摄像头安装于两螺旋塔连接处；
所述螺旋塔的食物进口处设有0°-30°进口处挡风板12、30°-60°进口处挡风板及上层挡风板；其中，螺旋塔内的螺旋传送带上设有传送带随行挡风板；
系统包括视频图像输入模块、图像检测模块、图像处理模块、质量检测模块、挡风板调整策略模块、评估模块、后台管理模块以及可视化平台模块；所述图像摄取模块用于提取待加工产品信息；所述图像检测模块用来检测图像中的待加工产品部分；所述图像检测模块连接图像处理模块；所述图像处理模块包括第一处理单元，第二处理单元以及特征提取模块；所述质量检测模块用于通过视觉识别的方式检测出待加工产品的蒸烤是否均匀；所述风板调整策略模块用于对检测到加工产品出现颜色异常的情况下通过自动或手动的方式对挡风板进行调整位置；所述评估模块包括正确率计算模块、评价级设定模块以及评价模块，评估模块还连接有后台管理模块；所述后台管理模块连接有可视化平台模块；所述可视化平台模块用于通过集成datav，echarts现行可视化组件，运用图例化的方式充分展现各生产装置的状态各炸制食品的生产实况。
进一步的，所述图像摄取模块包括暂存电路单元、待加工产品检测电路单元、缓存单元、待加工产品提取电路单元以及传输电路单元；所述待加工产品检测电路单元连接有缓存单元；所述缓存单元连接有待加工产品提取电路单元；所述暂存电路单元用来将拍摄图像暂存；所述待加工产品检测电路单元可以对图像中的待加工产品部分进行检测；所述缓存单元将检测的待加工产品图像暂存；所述待加工产品提取电路单元用来配合调取模块将缓存单元中的待加工产品图像部分调取出；所述传输电路单元用于图像信号输送。
进一步的，所述图像检测模块包括待加工产品区域限定模块、关键点检测提取模块以及图像处理模块；所述待加工产品区域限定模块用来限定在待加工产品部分的区域范围；所述关键点检测提取模块用来对待加工产品的关键点部分特征进行检测并进行特征提取。
进一步的，所述第一处理单元用于采用双边滤波算法去除视频图像噪声，并通过暗通道和透射率进行去雾处理，进而得到处理后的图像；
所述第二处理单元用于采用小波变换法将处理后的图像进行分解，并分解为频分不同的图像，利用小波图像增强算法对低频部分的图像进行非线性图像增强，对高频部分的图像进行小波去噪处理，得到增强后的红外图像；
所述特征提取模块通过把照片从RGB转化到HSV模型时,把3个颜色分量合成为一维特征矢量，对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图。
进一步的，所述第一处理单元具体处理方法包括如下步骤，
步骤一：在计算机视觉中，如下模型被广泛得知：
I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (1)；
其中，I(X)为已经有的待加工图像在像素点x的亮度，J(x)是复原恢复的清晰图像在像素点x的亮度，A是炸制食品加工环境的光照强度，t(x)为透射率，变形求得：
J(x)＝(I(x)-A)/t(x)+A (2)；
步骤二：利用暗通道先验理论对获得的待加工产品图像求取暗通道图像：
Figure BDA0003582863030000031
式中Idark(x)表示暗通道待加工产品图像在像素点x的亮度，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口，Ic(y)表示画面图像局部块Ω(x)内像素点y在某一颜色通道c的像素值,r、g、b分别表示红、绿、蓝颜色通道；
经过模型推导之后可透射率的预估值如下公式求得。
Figure BDA0003582863030000032
c代表某一颜色通道,Ic(y)表示画面图像局部块Ω(x)内像素点y在某一颜色通道c的像素值,
Figure BDA0003582863030000033
为可透射率的预估值，由于正常清晰的大气图像也会受到大气影响，各个场景的深度不同，因此在上述的透射率的表达式中添加一个在[0,1]之间的常量因子w，保留一定程度的雾，因为估计透射率表达式修正为：
Figure BDA0003582863030000041
步骤三:从去噪后的暗原色图像中选取亮度最大的0.1％的像素点,然后在初始的待加工图像找到这些像素点对应所在位置的像素点,在此将炸制食品加工环境的光照强度定义为暗通道最高强度值，接着计算图像的透射率，假设光照强度A已知，按照步骤一、二可求解出图像透射率的估计值；
步骤四：为避免t(x)的值很小导致J的值太大使得图像整体向白场过度，设置一阈值T0，当t(x)值小于T0时，令t＝T0根据步骤二、步骤三得到的炸制食品加工环境的光照强度和透射率估计值,可对原始图像进行复原,得到复原后的清晰图像，最终求解J(x):
Figure BDA0003582863030000042
其中，t(x)为图像优化后的透射率；A为背景光强度值，I(X)为已有的待加工图像在像素点x的亮度，J(x)是复原恢复的清晰图像在像素点x的亮度(目标值)，T0为设置的一阈值常数，随即即完成去雾处理。
进一步的，所述特征提取模块实现方法具体步骤如下，
步骤一：把照片从RGB转化到更符合人类视觉的HSV模型时,把3个颜色分量合成为一维特征矢量，对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图,以保证计算量最少减少计算量，将H,S,V 3个分量依照颜色感知进行非等间隔的量化,把色调H空间分成8份,饱和度S和亮度V空间分别分成3份,即按照下列关系进行量化；
步骤二：基于上述量化表，将各颜色分量按照下述公式合成为72维一维矢量G＝9H+3S+V，从而依据色彩的不同范围进行量化,量化后的色调、饱和度和亮度值分别为H,S,V；
步骤三：构建HSV直方图后可先使用cv2.inRange()函数进行背景颜色过滤，然后将过滤后的颜色进行二值化处理；根据二值化得出的结果，自动判断颜色并加以区分。
进一步的，所述风板调整策略模块通过中心服务器将检测信号发送给总控制器并自动判断是否需要关闭设备，并进行挡风板的调整，当检测到一定区域内代的加工产品表面颜色不均匀或者待加工产品之间颜色差异较大，即通过中心服务器发送信号给总控制器关闭设备，并通知设备管理员进行挡风板的调整。
进一步的，所述正确率计算模块用以计算待加工产品识别的正确率；所述评价级设定模块用来人为设定评价级下别；所述评价模块根据正确率作出评价等级。
进一步的，所述后台管理模块包括数据库和学习库；所述数据库用于存储图像识别所拍摄的图片以及识别检测结果；所述学习库通过深度学习框架不断进行学习从而提高图像识别的准确度以及结合挡风板的调整进行深度学习给出调整策略，不断提高识别的正确率和高效性质。
本发明的有益效果是：本发明大大提高检测待加工产品的速度，并且有效提高产品的质量，并且解决了热量逃逸丧失的问题，使得能源得到高效利用，通过视觉识别检测并结合挡风板的调整的方式也可以使现有的螺旋蒸烤机热量分布不均导致食物成品熟度不一致，不能得到质量有保证的产品，造成浪费的现象得以解决。该方法降低了劳动成本，且操作简单，能够有效提高生产车间的生产效率和质量。
附图说明
图1为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的整体原理图；
图2为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的视频图像输入模块原理图；
图3为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的图像检测模块原理图；
图4为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的图像处理模块原理图；
图5为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的评估模块原理图；
图6为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的螺旋塔的挡风板设置图；
图7为本发明的螺旋蒸烤机设备及控制系统的内部流场流线分布情况的主视图。
图中：1、绝热壳体，2、排气管，3、风机电机，4、导向立柱，5、摄像头，6、旋转轴，7、螺旋塔，8、螺旋传送带，9、热交换器，10、温度传感器，11、散热管道，12、进口处挡风板一，13、进口处挡风板二，14、上层挡风板，15、随行挡流板，16、蒸烤机底座。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限制本发明的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图6和图7所示，一种螺旋蒸烤机设备，螺旋蒸烤机设备包括绝热壳体1、排气管2、风机电机3、导向立柱4、摄像头5、旋转轴6、螺旋塔7、螺旋传送带8、热交换器9、温度传感器10、散热管道11、进口处挡风板一12、进口处挡风板二13、上层挡风板14、随行挡流板15以及蒸烤机底座16；
绝热壳体1安装在热交换机顶部，其底部与螺旋蒸烤机底座16连接；所述风机电机3安装在绝热壳体1的顶部预留通孔处，平稳输出常温气流经过安装于螺旋塔7顶部的热交换器9，并输出高温气流提高炉内温度；所述导向立柱4安装在地面上，其导轨部分与绝热壳体1配合连接；所述旋转轴6装于螺旋蒸烤机底座16；所述螺旋塔7安装于旋转轴6；所述螺旋传送带8安装于螺旋塔7预设托架；所述热交换器9安装于螺旋塔7顶部；所述温度传感器10设于螺旋传送带8两侧；所述摄像头5安装于两螺旋塔7连接处；
螺旋塔7的食物进口处设有0°-30°进口处挡风板12、30°-60°进口处挡风板13及上层挡风板14；其中，螺旋塔7内的螺旋传送带8上设有传送带随行挡风板15；
螺旋蒸烤机采用双进口、双出口设计，进口处进口总压为940Pa，空气温度为240°，出口处质量出流为2.18kg/s，采用全热模型分析，所述全热模型的域内设置温度为200°，外壁面和隔板设置为隔热，烤盘壁面温度为200°。
特别的，基于模型内流场流线分布情况，确定进出口流线较为平稳且速度较高，但在挡板附近，回流现象较为严重，特别是进口处挡板，导致积热现象比较严重。通过模型模拟得出烤盘在径向上空隙长度与单个烤盘长度比为1/3，此时流场流线相对较为紊乱，速度较低，热量停留和传递效果最佳。
根据仿真实验模型分析挡流板对高温气流及炉内温度的影响，随螺旋传送带8安装随行挡流板15，通过预设偏转角度保证螺旋传送带内外侧温度一致。
特别的，炉内挡流板可以自动或手动地操作，控制识别系统通过是视觉识别和传感器信号采集来判断带上温度分布情况，若所述高温气体流动模式和所述参数不在想要的范围内，则带上的气流分布将通过挡流板进行调节。
基于上述装置的一种螺旋蒸烤机控制系统，参照图1所示，系统包括视频图像输入模块、图像检测模块、图像处理模块、质量检测模块、挡风板调整策略模块、评估模块、后台管理模块以及可视化平台模块；视频图像输入模块用于提取待加工产品信息；图像检测模块用来检测图像中的待加工产品部分；图像检测模块连接图像处理模块；图像处理模块包括第一处理单元，第二处理单元以及特征提取模块；质量检测模块用于通过视觉识别的方式检测出待加工产品的蒸烤是否均匀；风板调整策略模块用于对检测到加工产品出现颜色异常的情况下通过自动或手动的方式对挡风板进行调整位置；参照图5，评估模块包括正确率计算模块、评价级设定模块以及评价模块，正确率计算模块用以计算待加工产品识别的正确率；评价级设定模块用来人为设定评价级下别；评价模块根据正确率作出评价等级，评估模块还连接有后台管理模块；后台管理模块连接有可视化平台模块；可视化平台模块用于通过集成datav，echarts现行可视化组件，运用图例化的方式充分展现各生产装置的状态各炸制食品的生产实况。
参照图2，视频图像输入模块包括图像摄取模块、暂存电路单元、待加工产品检测电路单元、缓存单元、待加工产品提取电路单元以及传输电路单元；待加工产品检测电路单元连接有缓存单元；缓存单元连接有待加工产品提取电路单元；暂存电路单元用来将拍摄图像暂存；待加工产品检测电路单元可以对图像中的待加工产品部分进行检测；缓存单元将检测的待加工产品图像暂存；待加工产品提取电路单元用来配合调取模块将缓存单元中的待加工产品图像部分调取出；传输电路单元用于图像信号输送。
参照图3，图像检测模块包括待加工产品区域限定模块、关键点检测提取模块以及图像处理模块；待加工产品区域限定模块用来限定在待加工产品部分的区域范围；关键点检测提取模块用来对待加工产品的关键点部分特征进行检测并进行特征提取。
关键点检测模块包括有第一待加工产品检测模块与第二待加工产品检测模块，第一待加工产品检测模块与第二待加工产品检测模块共同连接有双线性运输模块，双线性运输模块连接至质量检测结果输出模块中，第一待加工产品检测模块与第二待加工产品检测模块分布对图像中的待加工产品特征进行检测并通过双线性运算模块计算出结果。
参照图4，第一处理单元用于采用双边滤波算法去除视频图像噪声，并通过暗通道和透射率进行去雾处理，得到处理后的图像；具体为：首先利用双边滤波去噪算法自适应处理视频图像中的估计混合高斯噪声，这样可以在满足去除噪声的基础上保证了一定程度对细节部分的识别与保留。双边滤波是在高斯滤波的基础上根据图像值间相似度来进一步修改加权权重，然后对待加工去噪后的图像进行去雾处理，第一处理单元具体处理方法包括如下步骤，
步骤一：在计算机视觉中，如下模型被广泛得知：
I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (1)；
其中，I(X)为已经有的待加工图像在像素点x的亮度，J(x)是复原恢复的清晰图像在像素点x的亮度，A是炸制食品加工环境的光照强度，t(x)为透射率，变形求得：
I(x)＝(I(x)-A)/t(x)+A (2)；
步骤二：利用暗通道先验理论对获得的待加工产品图像求取暗通道图像：
Figure BDA0003582863030000091
式中Idark(x)表示暗通道待加工产品图像在像素点x的亮度，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口，Ic(y)表示画面图像局部块Ω(x)内像素点y在某一颜色通道c的像素值,r、g、b分别表示红、绿、蓝颜色通道；
经过模型推导之后可透射率的预估值如下公式求得。
Figure BDA0003582863030000092
c代表某一颜色通道,Ic(y)表示画面图像局部块Ω(x)内像素点y在某一颜色通道c的像素值,
Figure BDA0003582863030000093
为可透射率的预估值，由于正常清晰的大气图像也会受到大气影响，各个场景的深度不同，因此在上述的透射率的表达式中添加一个在[0,1]之间的常量因子ω，保留一定程度的雾，因为估计透射率表达式修正为：
Figure BDA0003582863030000094
步骤三:从去噪后的暗原色图像中选取亮度最大的0.1％的像素点,然后在初始的待加工图像找到这些像素点对应所在位置的像素点,在此将炸制食品加工环境的光照强度定义为暗通道最高强度值，接着计算图像的透射率，假设光照强度A已知，按照步骤一、二可求解出图像透射率的估计值；
步骤四：为避免t(x)的值很小导致J的值太大使得图像整体向白场过度，设置一阈值T0，当t(x)值小于T0时，令t＝T0根据步骤二、步骤三得到的炸制食品加工环境的光照强度和透射率估计值,可对原始图像进行复原,得到复原后的清晰图像，最终求解J(x):
Figure BDA0003582863030000101
其中，t(x)为图像优化后的透射率；A为背景光强度值，I(X)为已有的待加工图像在像素点x的亮度，J(x)是复原恢复的清晰图像在像素点x的亮度(目标值)，T0为设置的一阈值常数，随即即完成去雾处理，部分代码施例如下所示；
close all；
clear all；
I＝double(img_name)/255；
[h,w,c]＝size(I)；％获取图像大小
w0＝0.95；％去雾系数
dehaze＝zeros(h,w,c)；％初始化结果图像
％计算暗通道
％将三个通道中最暗的值赋给win_dark(i,j),使得三维图变成了二维图
for i＝1:h
for j＝1:w
win_dark(i,j)＝min(I(i,j,:))；
end
end
win_dark＝ordfilt2(win_dark,1,ones(9,9),'symmetric')；％9*9最小值滤波
％计算大气亮度A
dark_channel＝win_dark；
A＝max(max(dark_channel))；
[i0,j0]＝find(dark_channel＝＝A)；
i＝i0(1)；
j＝j0(1)；
A＝mean(I(i,j,:))；
％计算透射率t(x)
transmission＝1-w0*win_dark/A；％透射率预估
gray_I＝I(:,:,3)；％这里gray_I可以是RGB图像中任何一个通道
p＝transmission；％透射率图
r＝50；
eps＝10^-3；
transmission_filter＝guidedfilter(gray_I,p,r,eps)；
％用guided filter对trasmission map做soft matting获得更为精细的透射率图。
第二处理单元用于采用小波变换法将处理后的图像进行分解，并分解为频分不同的图像，利用小波图像增强算法对低频部分的图像进行非线性图像增强，对高频部分的图像进行小波去噪处理，得到增强后的红外图像；
特征提取模块通过把照片从RGB转化到HSV模型时,把3个颜色分量合成为一维特征矢量，对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图，对于特征提取模块的实现方法具体如下：
在把照片从RGB转化到更符合人类视觉的HSV模型时,把3个颜色分量合成为一维特征矢量，对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图,以保证计算量最少减少计算量.将H,S,V 3个分量依照颜色感知进行非等间隔的量化,把色
Figure BDA0003582863030000121
调H空间分成8份,饱和度S和亮度V空间分别分成3份,即按照下列关系进行量化：
基于上述量化表，将各颜色分量按照下述公式合成为72维一维矢量G＝9H+3S+V，从而依据色彩的不同范围进行量化,量化后的色调、饱和度和亮度值分别为H,S,V。
Python下的HSV颜色空间量化操作：
Figure BDA0003582863030000122
Figure BDA0003582863030000131
Figure BDA0003582863030000141
构建HSV直方图后可先使用cv2.inRange()函数进行背景颜色过滤，然后将过滤后的颜色进行二值化处理。它是将像素点颜色值在所设定区间内(如a-b)的设定为255，在范围外的设为0。但是对于ab和的不同取值，二值化的效果会有很大的不同。根据二值化得出的结果，自动判断颜色并加以区分。
代码示例：处理图片并对图片进行颜色检测：
def get_color(frame):
print('go in get_color')
HSV＝cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
MAX_sum＝-100
color＝None
color_dict＝colorList.getColorList()
for d in color_dict:
mask＝cv2.inRange(HSV,color_dict[d][0],color_dict[d][1])
cv2.imwrite(d+'.jpg',mask)
binary＝cv2.threshold(mask,127,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
binary＝cv2.dilate(binary,None,iterations＝2)
img,cnts,hiera＝cv2.findContours(binary.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
sum＝0
for c in cnts
sum+＝cv2.contourArea(c)
if sum>MAX_sum:
MAX_sum＝sum
color＝d
质量检测通过视觉识别的方式检测出待加工产品的蒸烤是否均匀；挡风板调整策略模块，是系统或者设备管理员根据检测结果以及质量检测机制自动或者人工进行挡风板的调整相关机制具体如下:
(1)一段时间内检测到一定区域内代的加工产品表面颜色不均匀或者待加工产品之间颜色差异较大，即通过中心服务器发送信号给总控制器关闭设备，并通知设备管理员进行挡风板的调整。
(2)一段时间内检测到炸制后的成品出现颜色异常(发黑等情况)，即通过中心服务器发送信号给总控制器关闭设备，并通知设备管理员进行挡风板的调整。
本发明还提供一种计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，包括螺旋蒸烤机设备及其系统；
螺旋蒸烤机设备包括绝热壳体(1)、排气管(2)、风机电机(3)、导向立柱、摄像头(5)、旋转轴(6)、螺旋塔(7)、螺旋传送带(8)、热交换器(9)、温度传感器(10)、散热管道(11)、进口处挡风板一(12)、进口处挡风板二(13)、上层挡风板(14)、随行挡流板(15)以及蒸烤机底座(16)；
所述绝热壳体(1)安装在热交换机顶部，其底部与螺旋蒸烤机底座(16)连接；所述风机电机(3)安装在绝热壳体(1)的顶部预留通孔处；所述导向立柱(4)安装在地面上，其导轨部分与绝热壳体(1)配合连接；所述旋转轴(6)安装于螺旋蒸烤机底座(16)；所述螺旋塔(7)安装于旋转轴(6)；所述螺旋传送带(8)安装于螺旋塔(7)预设托架；所述热交换器(9)安装于螺旋塔(7)顶部；所述温度传感器(10)设于螺旋传送带(8)两侧；所述摄像头(5)安装于两螺旋塔(7)连接处；
所述螺旋塔(7)的食物进口处设有0°-30°进口处挡风板12、30°-60°进口处挡风板(13)及上层挡风板(14)；其中，螺旋塔(7)内的螺旋传送带(8)上设有传送带随行挡风板(15)；
系统包括视觉图像输入模块、图像检测模块、图像处理模块、质量检测模块、挡风板调整策略模块、评估模块、后台管理模块以及可视化平台模块；所述视觉图像输入模块用于提取待加工产品信息并进行相应传输；所述图像检测模块用来检测图像中的待加工产品部分；所述图像检测模块连接图像处理模块；所述图像处理模块包括第一处理单元，第二处理单元以及特征提取模块；所述质量检测模块用于通过视觉识别的方式检测出待加工产品的蒸烤是否均匀；所述风板调整策略模块用于对检测到加工产品出现颜色异常的情况下通过自动或手动的方式对挡风板进行调整位置；所述评估模块包括正确率计算模块、评价级设定模块以及评价模块，评估模块还连接有后台管理模块；所述后台管理模块连接有可视化平台模块；所述可视化平台模块用于通过集成datav，echarts现行可视化组件，运用图例化的方式充分展现各生产装置的状态各炸制食品的生产实况。
2.根据权利要求1所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述视觉图像输入模块包括图像摄取模块、暂存电路单元、待加工产品检测电路单元、缓存单元、待加工产品提取电路单元以及传输电路单元；所述图像摄取模块用于摄取产品图像；所述待加工产品检测电路单元连接有缓存单元；所述缓存单元连接有待加工产品提取电路单元；所述暂存电路单元用来将拍摄图像暂存；所述待加工产品检测电路单元可以对图像中的待加工产品部分进行检测；所述缓存单元将检测的待加工产品图像暂存；所述待加工产品提取电路单元用来配合调取模块将缓存单元中的待加工产品图像部分调取出；所述传输电路单元用来将图像信息发出至图像检测模块中。
3.根据权利要求1所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述图像检测模块包括待加工产品区域限定模块和关键点检测提取模块；所述待加工产品区域限定模块用来限定在待加工产品部分的区域范围；所述关键点检测提取模块用来对待加工产品的关键点部分特征进行检测并进行特征提取。
4.根据权利要求3所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述关键点检测提取模块包括有第一待加工产品检测模块与第二待加工产品检测模块；所述第一待加工产品检测模块与第二待加工产品检测模块共同连接有双线性运输模块；所述双线性运输模块连接至质量检测结果输出模块中；所述第一待加工产品检测模块与第二待加工产品检测模块分布对图像中的待加工产品特征进行检测并通过双线性运算模块计算出结果。
5.根据权利要求1所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述第一处理单元用于采用双边滤波算法去除视频图像噪声，并通过暗通道和透射率进行去雾处理，进而得到处理后的图像；
所述第二处理单元用于采用小波变换法将处理后的图像进行分解，并分解为频分不同的图像，利用小波图像增强算法对低频部分的图像进行非线性图像增强，对高频部分的图像进行小波去噪处理，得到增强后的红外图像；
所述特征提取模块通过把照片从RGB转化到HSV模型时，把3个颜色分量合成为一维特征矢量，对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图。
6.根据权利要求5所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述第一处理单元具体处理方法包括如下步骤，
步骤一：在计算机视觉中，如下模型被广泛得知：
I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x)) (1)；
其中，I(X)为已经有的待加工图像在像素点x的亮度，J(x)是复原恢复的清晰图像在像素点x的亮度，A是炸制食品加工环境的光照强度，t(x)为透射率，变形求得：
J(x)＝(I(x)-A)/t(x)+A (2)；
步骤二：利用暗通道先验理论对获得的待加工产品图像求取暗通道图像：
Figure FDA0003582863020000031
式中Idark(x)表示暗通道待加工产品图像在像素点x的亮度，Ω(x)表示以像素X为中心的一个窗口，Ic(y)表示画面图像局部块Ω(x)内像素点y在某一颜色通道c的像素值，r、g、b分别表示红、绿、蓝颜色通道；
经过模型推导之后可透射率的预估值如下公式求得。
Figure FDA0003582863020000032
c代表某一颜色通道，Ic(y)表示画面图像局部块Ω(x)内像素点y在某一颜色通道c的像素值，
Figure FDA0003582863020000033
为可透射率的预估值，由于正常清晰的大气图像也会受到大气影响，各个场景的深度不同，因此在上述的透射率的表达式中添加一个在[0，1]之间的常量因子ω，保留一定程度的雾，因为估计透射率表达式修正为：
Figure FDA0003582863020000034
步骤三：从去噪后的暗原色图像中选取亮度最大的0.1％的像素点，然后在初始的待加工图像找到这些像素点对应所在位置的像素点，在此将炸制食品加工环境的光照强度定义为暗通道最高强度值，接着计算图像的透射率，假设光照强度A已知，按照步骤一、二可求解出图像透射率的估计值；
步骤四：为避免t(x)的值很小导致J的值太大使得图像整体向白场过度，设置一阈值T0，当t(x)值小于T0时，令t＝T0根据步骤二、步骤三得到的炸制食品加工环境的光照强度和透射率估计值，可对原始图像进行复原，得到复原后的清晰图像，最终求解J(x)：
Figure FDA0003582863020000041
其中，t(x)为图像优化后的透射率；A为背景光强度值，I(X)为已有的待加工图像在像素点x的亮度，J(x)是复原恢复的清晰图像在像素点x的亮度(目标值)，T0为设置的一阈值常数，随即即完成去雾处理。
7.根据权利要求5所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述特征提取模块实现方法具体步骤如下，
步骤一：把照片从RGB转化到更符合人类视觉的HSV模型时，把3个颜色分量合成为一维特征矢量，对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图，以保证计算量最少减少计算量，将H，S，V 3个分量依照颜色感知进行非等间隔的量化，把色调H空间分成8份，饱和度S和亮度V空间分别分成3份，即按照下列关系进行量化；
步骤二：基于上述量化表，将各颜色分量按照下述公式合成为72维一维矢量G＝9H+3S+V，从而依据色彩的不同范围进行量化，量化后的色调、饱和度和亮度值分别为H，S，V；
步骤三：构建HSV直方图后可先使用cv2.inRange()函数进行背景颜色过滤，然后将过滤后的颜色进行二值化处理；根据二值化得出的结果，自动判断颜色并加以区分。
8.根据权利要求1所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述风板调整策略模块通过中心服务器将检测信号发送给总控制器并自动判断是否需要关闭设备，并进行挡风板的调整，当检测到一定区域内代的加工产品表面颜色不均匀或者待加工产品之间颜色差异较大，即通过中心服务器发送信号给总控制器关闭设备，并通知设备管理员进行挡风板的调整。
9.根据权利要求1所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述正确率计算模块用以计算待加工产品识别的正确率；所述评价级设定模块用来人为设定评价级下别；所述评价模块根据正确率作出评价等级。
10.根据权利要求1所述的一种螺旋蒸烤机设备及控制系统，其特征在于，所述后台管理模块包括数据库和学习库；所述数据库用于存储图像识别所拍摄的图片以及识别检测结果；所述学习库通过深度学习框架不断进行学习从而提高图像识别的准确度以及结合挡风板的调整进行深度学习给出调整策略，不断提高识别的正确率和高效性质。
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