CN116602258A - 基于机器视觉全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法 - Google Patents

基于机器视觉全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于机器视觉全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法，包括分料装置和铝型材机架，所述分料装置一侧设置有铝型材机架，所述铝型材机架的内部顶部安装有图像采集模块，所述铝型材机架的内部安装有分拣传送带，所述铝型材机架的内部顶部安装有小型分拣机器人，所述小型分拣机器人的底部安装有柔性手爪，所述分拣传送带的一侧安装有出料槽，所述分拣传送带的驱动端安装有伺服电机，所述分拣传送带的尾端设置有暂存箱，本发明对小龙虾分料处理后基于力学传感器判定分级分拣线、基于图像数据库判定分级分拣线，可依据需要并行选择，科学合理，并可依据需要重新进入分拣环节，精确高效地提高了小龙虾的分拣效率。

Description

基于机器视觉全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法
技术领域
本发明涉及活体小龙虾分拣分级生产领域，具体涉及基于机器视觉全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法。
背景技术
小龙虾形似虾而甲壳坚硬。成体长约5.6～11.9厘米，整体颜色包括红色、红棕色、粉红色。背部是酱暗红色，两侧是粉红色，带有橘黄色或白色的斑点。甲壳部分近黑色，腹部背面有一楔形条纹。幼虾体为均匀的灰色，有时具黑色波纹。螯狭长。
随着小龙虾成为一道美食之后，小龙虾的产量需求越来越高，在小龙虾生产的过程中，很多的小龙虾厂家在对小龙虾进行处理花费的时间也越来越多，由于小龙虾的产量较大，人工处理很明显效率较低，而一引起小龙虾厂家采用机器对小龙虾依据重量分类分拣并不能满足对小龙虾的按照体重、大小分级与分类，也不能快速分类分拣，影响小龙虾进行分拣效率。
发明内容
本发明提供了一种基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级的成套设备及方法，解决了以上所述的技术问题。
本发明解决上述技术问题的方案如下：基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，包括分料装置和铝型材机架，分料装置一侧设置有铝型材机架，铝型材机架的内部顶部安装有图像采集模块，铝型材机架的内部安装有分拣传送带，铝型材机架的内部顶部安装有小型分拣机器人，小型分拣机器人的底部安装有柔性手爪，分拣传送带的一侧安装有出料槽，分拣传送带的驱动端安装有伺服电机，分拣传送带的尾端设置有暂存箱。
本发明的有益效果是：镇静清洗上料工序实现对小龙虾进行降温、分散和区域输送处理、分离输送，一种是基于力学传感器判定分级分拣装置及方法，接受视觉系统所给小龙虾位置信息，依据柔性手爪搭载力学传感器来判断抓取小龙虾的重量分级；另一种是基于图像数据库判定分级分拣装置及方法，接受视觉系统所给小龙虾位置信息及状态信息，利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓取符合要求小龙虾，同时利用视觉系统来获取小龙虾体型大小，然后通过柔性手爪进行夹取分级处理，将不同体型的小龙虾进行分类存放，等初次分拣结束后，将暂存箱中小龙虾周期性自动驳回分料装置中，重新进入分拣环节，重量数据更明显，测量更准确，有效的提高了小龙虾的分拣效率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，分料装置包括入料端机架、上行机架、出料端机架、链板驱动装置和尼龙链板，入料端机架、上行机架、出料端机架依次连接，出料端机架末端设置有链板驱动装置，链板驱动装置包括主动电机、主动轴、从动轴、尼龙链轮及尼龙链板，主动电机带动主动轴及从动轴驱动尼龙链轮带动尼龙链板平行滑动。
采用上述进一步方案的有益效果是：分料装置采用镇静清洗上料工序，实现对小龙虾进行降温、分散和区域输送处理、分离输送。
进一步，图像采集模块固定在铝型材机架上，工业相机与镜头正对分拣传送带前端。
优选的，图像采集模块包括稳定光照明系统、工业镜头、标准分辨率相机、图像采集卡、视觉处理器，稳定光照明系统、工业镜头、标准分辨率相机及图像采集卡采集信息为视觉处理器提供实时指令，视觉处理器通过视觉图像分析软件进行处理，视觉图像分析软件具备图像采集与显示、图像预处理、图像处理、分析处理结果和数据显示与储存功能。
采用上述进一步方案的有益效果是：经镇静清洗上料工序，首先对活体小龙虾降温、分散和区域输送处理、分料处理及分离输送后，进入基于机器视觉识别定位工序，接收视觉系统所给小龙虾位置信息及状态信息，传输识别进入图像数据库判定分级工序，图像采集模块反馈信号至视觉处理器，从而获取对小龙虾图像对比度、体型大小，取得高对比度的图像信号，当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认，保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果。利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分类存放。图像采集模块固定在铝型材机架上，工业相机与镜头正对分拣传送带前端，降低机器人及环境光对图像采集模块的影响，方便小龙虾的识别。图像数据库判定分级分拣，接受定位及体型信号，利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分级。
进一步，小型分拣机器人包括基台、内平衡臂、下臂、传动轴、底层平台和柔性手爪，基台安装于铝型材机架上，基台上设置有内平衡臂、传动轴，下臂一端与内平衡臂转动连接、另一端与底层平台转动连接；传动轴一端与基台转动连接、另一端与底层平台转动连接。
优选的，柔性手爪为柔性机械爪，柔性手爪由三个并联的伺服轴确定抓具中心的空间位置。
采用上述进一步方案的有益效果是：柔性手爪为常开状态，当手爪底层平面低于相应的阈值时即让爪尖闭合，当机械爪夹取到小龙虾后，分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上的运动。
优选的，图像采集模块中运用高斯模糊技术对新图像信息进行降噪处理，结合现行的图像识别技术能区分出大部分小龙虾与残肢，其中图像采集模块中加入角点检测主要是对小龙虾的头尾进行定向处理。
采用上述进一步方案的有益效果是：增加了图像采集与处理的精确性。
进一步，利用基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备的分级分拣方法，包括以下步骤：
S1，通过分料装置对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理；
S2，当分料装置完成小龙虾的分离后，小龙虾输送到分拣传送带上，分料装置接收视觉系统读出小龙虾位置及状态信息，小龙虾作为被分拣对象在传输带上进行传输时，图像采集模块对小龙虾的拍摄位置始终处于传输带平面内，照明系统可增加小龙虾与传输带之间的图像对比度，取得高对比度的像素点信息；
S3，利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓取符合要求小龙虾，柔性手爪为常开状态，当手爪底层平面低于相应的阈值时即让爪尖闭合，当机械爪夹取到小龙虾后，小型分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上的运动，柔性手爪搭载力学传感器来判断抓取小龙虾的重量，柔性手爪搭载的力学传感器判定分级分拣；分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上运动，分类并按重量分级存放，暂存箱中识别未成功的小龙虾会重新倒入、周期性自动驳回至分料装置中，重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
采用上述进一步方案的有益效果是：该装置分别采用不同的分级分拣线处置方法，方法之一即对活体小龙虾采用接受视觉系统所给小龙虾位置信息，基于力学传感器判定分级分拣装置及方法，依据手爪搭载力学传感器来判断抓取小龙虾存放，暂存箱中未识别及识别未成功的小龙虾会自动周期性驳回到分拣线开始位置，重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
进一步，利用基基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备分级分拣方法，包括以下步骤：
S1，通过分料装置对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理；
S2，当分料装置完成小龙虾的分离后，小龙虾输送到分拣传送带上，分料装置接收视觉系统读出小龙虾位置及状态信息，小龙虾作为被分拣对象在传输带上进行传输时，图像采集模块对小龙虾的拍摄位置始终处于传输带平面内，照明系统可增加小龙虾与传输带之间的图像对比度，取得高对比度的像素点信息；
S4，当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认，保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果，利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分级分拣。
采用上述进一步方案的有益效果是：该装置分别采用不同的分级分拣线处置方法，方法之二即对是接受定位及体型信号，基于图像数据库判定分级分拣装置及方法，利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分类存放。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一实施例提供的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法流程原理示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法视觉处置原理示意图；
图3为本发明一实施例提供的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法中铝型材机架结构示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法中小型分拣机器人俯视示意图；
图5为本发明一实施例提供的基于机器视觉全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法中小型分拣机器人立体示意图；
图6为本发明一实施例提供的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法中柔性手爪立体示意图；
图7为本发明一实施例提供的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备及方法中柔性手爪示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1、分料装置；2、铝型材机架；3、图像采集模块；4、分拣传送带；5、小型分拣机器人；501、基台；502、内平衡臂；503、下臂；504、传动轴；505、底层平台；6、柔性手爪；7、出料槽；8、伺服电机；9、暂存箱。
具体实施方式
以下结合附图1-7对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术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。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示，本发明提供了一种基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备的分级分拣方法，包括基于力学传感器判定分级分拣方法、基于图像数据库判定分级分拣方法。
基于力学传感器判定分级分拣方法包括依序设置的镇静清洗上料工序、基于机器视觉识别定位工序、力学传感器判定分级工序；基于图像数据库判定分级分拣方法包括依序设置的镇静清洗上料工序、基于机器视觉识别定位工序、图像数据库判定分级工序。
基于力学传感器判定分级分拣方法，经镇静清洗上料工序，首先对活体小龙虾降温、分散和区域输送处理、分料处理及分离输送后，进入基于机器视觉识别定位工序，接收视觉系统所给小龙虾位置信息，定位信号接收至，柔性机械手爪为常开状态，由三个并联的伺服轴确定抓举中心的空间位置，柔性机械手爪底层平面低于相应的阈值时即让爪尖闭合，爪夹取到小龙虾后，进入力学传感器判定分级工序，柔性机械手爪搭载的力学传感器判定分级分拣；分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上运动，按重量分级存放，暂存箱中识别未成功的小龙虾会自动周期性驳回到分拣线开始位置，重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
基于图像数据库判定分级分拣方法，经镇静清洗上料工序，首先对活体小龙虾降温、分散和区域输送处理、分料处理及分离输送后，进入基于机器视觉识别定位工序，接收视觉系统所给小龙虾位置信息及状态信息，传输识别进入图像数据库判定分级工序，图像采集模块反馈信号至视觉处理器，从而获取对小龙虾图像对比度、体型大小，取得高对比度的图像信号，当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认，保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果。利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分级分拣。
优选的，在本发明的一个实施例中基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，如图3所示。
具体的，如图3及图4所示，基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，包括分料装置1和铝型材机架2，分料装置1一侧设置有铝型材机架2，铝型材机架2的内部顶部安装有图像采集模块3，铝型材机架2的内部安装有分拣传送带4，铝型材机架2的内部顶部安装有小型分拣机器人5，小型分拣机器人5的底部安装有柔性手爪6，分拣传送带4的一侧安装有出料槽7，分拣传送带4的驱动端安装有伺服电机8，分拣传送带4的尾端设置有暂存箱9。
具体的，如图3所示，分料装置1包括入料端机架、上行机架、出料端机架、链板驱动装置和尼龙链板，入料端机架、上行机架、出料端机架依次连接，出料端机架末端设置有链板驱动装置，链板驱动装置包括主动电机、主动轴、从动轴、尼龙链轮及尼龙链板，主动电机带动主动轴及从动轴驱动尼龙链轮带动尼龙链板平行滑动。通过分料装置1对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理。
具体的，如图2所示，图像采集模块3固定在铝型材机架2上，工业相机与镜头正对分拣传送带4前端，降低机器人及环境光对图像采集模块3的影响，方便小龙虾的识别。
具体的，如图3所示，图像采集模块3包括稳定光照明系统、工业镜头、标准分辨率相机、图像采集卡、视觉处理器，稳定光照明系统、工业镜头、标准分辨率相机及图像采集卡采集信息为视觉处理器提供实时指令，视觉处理器通过视觉图像分析软件进行处理，视觉图像分析软件具备图像采集与显示、图像预处理、图像处理、分析处理结果和数据显示与储存功能。工业镜头设置好焦距、目标高度、影像高度、中心点、畸变与景宽后工业相机即可开始对传送带上的像素点信息进行采集，当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认，保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果。
需要说明的是：工业镜头设置好焦距、目标高度、影像高度、中心点、畸变与景宽后工业相机即可开始对传送带上的像素点信息进行采集。
多个工业相机连接一张捕获卡，对多个传输信号进行处理，针对小龙虾在传送带上的图像，采取进一步提高对比度，提高灰度，运用高斯模糊技术实现对新图像信息进行降噪处理。
通过sobel算子得到图像梯度。接着使用得到的梯度检测每一个像素点与其中周围像素点，对各像素点进行冒泡排序，确认该像素点是不是这些局部像素点中的局部最大值。如果不是局部最大，则将该像素点值置零(即黑色)。
当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认。保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果。
具体的，如图5所示，小型分拣机器人5包括基台501、内平衡臂502、下臂503、传动轴504、底层平台505和柔性手爪6，基台501安装于铝型材机架2上，基台501上设置有内平衡臂502、传动轴504，下臂503一端与内平衡臂502转动连接、另一端与底层平台505转动连接；传动轴504一端与基台501转动连接、另一端与底层平台505转动连接。
具体的，如图5及图6所示，柔性手爪6为柔性机械爪，柔性手爪6由三个并联的伺服轴确定抓具中心的空间位置，柔性手爪6为常开状态，当手爪底层平面低于相应的阈值时即让爪尖闭合，当机械爪夹取到小龙虾后，分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上的运动。
具体的，如图3所示，图像采集模块3中运用高斯模糊技术对新图像信息进行降噪处理，结合现行的图像识别技术能区分出大部分小龙虾与残肢，提高机械手的工作效率，其中图像采集模块3中加入角点检测主要是对小龙虾的头尾进行定向处理，当通过图像处理得到了相应的图像数据后，即可开始将图像数据套用到平面坐标轴上，通过头尾定位数据确认机械手中心点位置与机械手夹持角度，从而能对小龙虾中部进行夹持。
本发明的具体工作原理及使用方法为：
如图1-7所示，在使用基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备时，优选两种分级分拣线方法：
一种方法是基于力学传感器判定分级分拣：
S1，通过分料装置1对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理；
S2，当分料装置1完成小龙虾的分离后，小龙虾输送到分拣传送带4上，分料装置1接收视觉系统读出小龙虾位置及状态信息，小龙虾作为被分拣对象在传输带上进行传输时，图像采集模块3对小龙虾的拍摄位置始终处于传输带平面内，照明系统可增加小龙虾与传输带之间的图像对比度，取得高对比度的像素点信息；
S3，利用小型分拣机器人5底部的柔性手爪6来抓取符合要求小龙虾，柔性手爪6为常开状态，当手爪底层平面低于相应的阈值时即让爪尖闭合，当机械爪夹取到小龙虾后，小型分拣机器人5将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上的运动，柔性手爪6搭载力学传感器来判断抓取小龙虾的重量，设定分拣范围为10-19g、20-29g、30-39g、40-49g、50g以上(含50g)，大于等于50g全部在50g以上处置，柔性手爪搭载的力学传感器判定分级分拣；分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上运动，分类并按重量分级存放，暂存箱9中识别未成功的小龙虾会重新倒入、周期性自动驳回至分料装置中，重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
该装置分别采用不同的分级分拣线处置方法，方法之一即对活体小龙虾采用接受视觉系统所给小龙虾位置信息，基于力学传感器判定分级分拣的成套设备及方法，依据手爪搭载力学传感器来判断抓取小龙虾的重量分级，暂存箱中识别未成功的小龙虾会自动周期性驳回到分拣线开始位置，重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
另一种方法是基于图像数据库判定分级分拣：
S1，通过分料装置1对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理；
S2，当分料装置1完成小龙虾的分离后，小龙虾输送到分拣传送带4上，分料装置1接收视觉系统读出小龙虾位置及状态信息，小龙虾作为被分拣对象在传输带上进行传输时，图像采集模块3对小龙虾的拍摄位置始终处于传输带平面内，照明系统可增加小龙虾与传输带之间的图像对比度，取得高对比度的像素点信息；
S4，当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认，保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果，利用小型分拣机器人5底部的柔性手爪6来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分类存放，以像素点捕捉计数，活体小龙虾尺寸大些像素点多，活体小龙虾尺寸小些虾像素点少，图像数据库中是把各个等级的活体小龙虾扫描之后计入数据库，对应各个像素点数量区间，初次分拣结束可重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
该装置分别采用不同的分级分拣线处置方法，方法之二即对是接受定位及体型信号，基于图像数据库判定分级分拣装置及方法，利用小型分拣机器人底部的柔性手爪来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分类存放。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上所述而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，包括分料装置(1)和铝型材机架(2)，所述分料装置(1)一侧设置有铝型材机架(2)，所述铝型材机架(2)的内部顶部安装有图像采集模块(3)，所述铝型材机架(2)的内部安装有分拣传送带(4)，所述铝型材机架(2)的内部顶部安装有小型分拣机器人(5)，所述小型分拣机器人(5)的底部安装有柔性手爪(6)，所述分拣传送带(4)的一侧安装有出料槽(7)，所述分拣传送带(4)的驱动端安装有伺服电机(8)，所述分拣传送带(4)的尾端设置有暂存箱(9)。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述分料装置(1)包括入料端机架、上行机架、出料端机架、链板驱动装置和尼龙链板，所述入料端机架、上行机架、出料端机架依次连接，所述出料端机架末端设置有链板驱动装置，所述链板驱动装置包括主动电机、主动轴、从动轴、尼龙链轮及尼龙链板，所述主动电机带动主动轴及从动轴驱动尼龙链轮带动尼龙链板平行滑动。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述图像采集模块(3)固定在铝型材机架(2)上，工业相机与镜头正对分拣传送带(4)前端。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述图像采集模块(3)包括稳定光照明系统、工业镜头、标准分辨率相机、图像采集卡、视觉处理器，所述稳定光照明系统、所述工业镜头、所述标准分辨率相机及所述图像采集卡采集信息为所述视觉处理器提供实时指令，所述视觉处理器通过视觉图像分析软件进行处理，所述视觉图像分析软件具备图像采集与显示、图像预处理、图像处理、分析处理结果和数据显示与储存功能。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述小型分拣机器人(5)包括基台(501)、内平衡臂(502)、下臂(503)、传动轴(504)、底层平台(505)和柔性手爪(6)，所述基台(501)安装于所述铝型材机架(2)上，所述基台(501)上设置有内平衡臂(502)、传动轴(504)，所述下臂(503)一端与所述内平衡臂(502)转动连接、另一端与底层平台(505)转动连接；所述传动轴(504)一端与所述基台(501)转动连接、另一端与底层平台(505)转动连接。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述柔性手爪(6)为柔性机械爪，所述柔性手爪(6)由三个并联的伺服轴确定抓具中心的空间位置。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述图像采集模块(3)中运用高斯模糊技术对新图像信息进行降噪处理，结合现行的图像识别技术能区分出大部分小龙虾与残肢，所述图像采集模块(3)中加入角点检测主要是对小龙虾的头尾进行定向处理。
8.如权利要求1所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备，其特征在于，所述柔性手爪(6)为柔性机械爪，所述柔性手爪(6)包括三个并联的伺服轴，所述柔性手爪(6)为常开状态。
9.利用如权利要求1-8任一项所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备的分级分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，通过分料装置(1)对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理；
S2，当分料装置(1)完成小龙虾的分离后，小龙虾输送到分拣传送带(4)上，分料装置(1)接收视觉系统读出小龙虾位置及状态信息，小龙虾作为被分拣对象在传输带上进行传输时，图像采集模块(3)对小龙虾的拍摄位置始终处于传输带平面内，照明系统可增加小龙虾与传输带之间的图像对比度，取得高对比度的像素点图像信息；
S3，利用小型分拣机器人(5)底部的柔性手爪(6)来抓取符合要求小龙虾，所述柔性手爪(6)为常开状态，当手爪底层平面低于相应的阈值时即让爪尖闭合，当机械爪夹取到小龙虾后，小型分拣机器人(5)将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上的运动，所述柔性手爪(6)搭载力学传感器来判断抓取小龙虾的重量，所述柔性手爪(6)搭载的力学传感器判定分级分拣；分拣机器人将小龙虾提升到高度阈值以外作水平方向上运动，分类并按重量分级存放，暂存箱(9)中识别未成功的小龙虾会重新倒入、周期性自动驳回至分料装置(1)中，重新进入分拣环节，以此循环至精准处置。
10.利用如权利要求1-8任一项所述的基于机器视觉的全自动活体小龙虾分拣分级成套设备的分级分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，通过分料装置(1)对小龙虾进行预处理，将待分拣的小龙虾进行降温、分散和区域输送处理，对小龙虾分料处理；
S2，当分料装置(1)完成小龙虾的分离后，小龙虾输送到分拣传送带(4)上，分料装置(1)接收视觉系统读出小龙虾位置及状态信息，小龙虾作为被分拣对象在传输带上进行传输时，图像采集模块(3)对小龙虾的拍摄位置始终处于传输带平面内，照明系统可增加小龙虾与传输带之间的图像对比度，取得高对比度的像素点图像信息；
S4，当该像素点被确认为局部最大值时，则进行滞后阈值化处理进行边缘点确认，保留阈值区间的边缘点，之后所在阈值的边缘点进行二次判定，当边缘点连续时即保留，不连续时即抛弃，从而得到一张像素点经过处理后的图像数据，在滞后阈值化处理时，图像经过多次阈值不同的处理，从而降低该图像信息的噪声，取得最后的边缘检测结果，利用小型分拣机器人(5)底部的柔性手爪(6)来抓夹再分级处理，将不同体型的小龙虾进行分级分拣。
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