CN207366535U - 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 - Google Patents
一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN207366535U CN207366535U CN201720940899.4U CN201720940899U CN207366535U CN 207366535 U CN207366535 U CN 207366535U CN 201720940899 U CN201720940899 U CN 201720940899U CN 207366535 U CN207366535 U CN 207366535U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- machine vision
- light source
- imaging unit
- sensor
- darkroom
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本实用新型提供一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，包括图像采集系统、机器视觉模块和控制单元，图像采集系统包括传送带、暗室、成像单元和气缸，成像单元设置在暗室内，气缸设置在暗室上，成像单元包括相机、光源和传感器，传感器安装在光源上，传感器与光源和相机电信号连接，气缸与光源相连接；控制单元包括工控机、可编程控制器和伺服控制器；机器视觉模块与相机和工控机电信号连接，可编程控制器的输入端与工控机相连接，可编程控制器的输出端与吸提装置、伺服控制器和气缸相连接，伺服控制器与传感器电连接。本实用新型的有益效果是能够提高检测效率和准确率，实现无损检测，采用卷积神经网络模型提高了鸡蛋胚胎图片的检测速度。
Description
技术领域
本实用新型属于毒株蛋胚生产领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统。
背景技术
现阶段国内的流感疫苗制备厂家均采用人工照蛋的方式进行检测，人工检测劳动强度大，效率低，准确性差。在现有的自动化设备中，有利用直方图均衡化和sobel算子相结合的方法，用于鸡蛋表面缺陷检测的机器视觉系统。准确率达到了96％。但是这种方法也很难准确的将白点和裂纹区分开。而且效率较低。还有运用机器视觉技术进行蛋壳破损检测的研究。首先用相机釆集白炽灯照射下的禽蛋蛋壳表面图像，然后提取图像经算子滤波后的轮廓圆滑度和图像中禽蛋的几何形状等参数，作为检测蛋壳破损的特征量，建立多元回归方程，作为判别的依据。但识别率不高。
发明内容
本实用新型的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，能够提高生产效率和准确率。
为解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案是：一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，包括图像采集系统、机器视觉模块、剔除系统和控制单元，所述图像采集系统包括传送带、暗室、成像单元和气缸，所述传送带穿过所述暗室放置，所述成像单元设置在所述暗室内，所述气缸设置在所述暗室上，所述成像单元包括相机、光源和传感器，所述传感器安装在所述光源上，所述传感器与所述光源和相机电信号连接，所述气缸与所述光源相连接，所述传送带上设置有挡杆，所述挡杆设置在所述暗室下方，所述剔除系统包括吸提装置和废料箱；所述控制单元包括工控机、可编程控制器和伺服控制器；所述机器视觉模块与所述相机和所述工控机电信号连接，所述可编程控制器的输入端与所述工控机相连接，所述可编程控制器的输出端与所述吸提装置、所述伺服控制器和所述气缸相连接，所述伺服控制器与所述传感器电连接。
进一步地，所述机器视觉模块装载在图像采集卡上，所述机器视觉模块包括图像采集单元、图像处理单元、卷积神经网络模型和图像判别单元。
进一步地，所述相机至少为两个，所述相机对称设置在所述光源的四周，所述相机呈45°放置。
进一步地，所述挡杆至少为四个。
进一步地，所述成像单元为两组。
进一步地，所述光源下端设置有乳胶灯罩。
进一步地，所述可编程控制器型号为SMART-200CPU CR60。
本实用新型具有的优点和积极效果是：由于采用上述技术方案，多组的成像单元能够提高检测效率和准确率，并且机械结构易于实现，能够实现无损检测，采用卷积神经网络模型提高鸡蛋胚胎图片的检测速度。
附图说明
图1是本实用新型整体结构示意图；
图2是本实用新型图像采集系统结构示意图
图3是本实用新型机器视觉模块结构示意图
图4是本实用新型可编程控制器前半部分接线图
图5是本实用新型可编程控制器后半部分接线图
图中：
1、传送带 2、暗室 3、成像单元
31、相机 32、光源 33、乳胶灯罩
34、传感器 4、伺服控制器 5、气缸
6、图像采集卡 7、工控机 8、可编程控制器
9、吸提装置 10、废料箱 11、蛋盘
12、第一成像单元 13、第二成像单元 14、档杆
15、图像采集单元 16、图像处理单元 17、卷积神经网络模型
18、图像判别单元
具体实施方式
如图1和图2所示，本实施例提供一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，包括图像采集系统、机器视觉模块、控制单元和剔除系统。
图像采集系统包括传送带1、暗室2、成像单元3和气缸5，传送带1 穿过暗室2放置，成像单元3设置在暗室2内，气缸5设置在暗室2上，成像单元3包括相机31、光源32和传感器34，传感器34安装在光源32上，传感器34与光源32和相机31电信号连接，气缸5与光源32相连接，光源 32通过气缸5控制升降，相机31设置有两个，两个相机31对称设置在光源 32的四周，相机31在鸡蛋上方呈45°放置。由于毒株注入会在蛋壳顶部留下小孔，所以在孵化，检测过程中，胚蛋要求必须垂直放置，不能倾斜，晃动，保证对其平稳垂直的水平移动。考虑以上因素，在不对鸡蛋进行移动的情况下，光源32从顶部照射鸡蛋，为了保护鸡蛋不受损坏，光源32下端设置有乳胶灯,33，乳胶灯罩33下端为喇叭形开口，还包括剔除系统，剔除系统包括吸提装置9和废料箱10。传送带1上设置有挡杆14，挡杆14位于暗室2下方。
成像单元3为两组，第一成像单元12和第二成像单元13，依次安置在暗室2内，传送带1上设置有四个挡杆14，蛋盘11移动到第一个挡杆14 位置后，第二成像单元13处于待机状态，等待蛋盘11到达确认。第一成像单元12光源32下降，传感器34控制光源32打开同时触发相机31拍照获取照片，然后光源32关闭并上升，第一排鸡蛋检测完成，第一个挡杆14下降，蛋盘11移动到第二个挡杆14位置，第一成像单元12重复上述过程，第三排鸡蛋检测完成。
如图3所示，机器视觉模块装载在图像采集卡6上，机器视觉模块包括图像采集单元15、图像处理单元16、卷积神经网络模型17和图像判别单元 18；
控制单元包括工控机7、可编程控制器8和伺服控制器4；机器视觉模块与相机31和工控机7电信号连接，可编程控制器8的输入端与工控机7 相连接，可编程控制器8的输出端与吸提装置9、伺服控制器4、气缸5相连接，伺服控制器4与传感器34电连接，可编程控制器型号为SMART-200CPU CR60。
如图4至图5所示，SMART-200CPU CR60型号可编程控制器的输入端连接有控制按钮(如启动键、停止键和检测完成等)、光电开关和控制气缸的电磁开关；可编程控制器的输出端分别连接气缸等执行器件。
本实例的工作过程：将鸡蛋放入蛋盘11内，启动传送带1，通过挡杆 14精确定位蛋盘11的位置，蛋盘11移动到第一个挡杆14位置后，第二成像单元13处于待机状态，等待蛋盘11到达确认。第一成像单元12光源32 下降，传感器34控制光源32打开同时触发相机31拍照获取照片，然后光源32关闭并上升，第一排鸡蛋检测完成，第一个挡杆14下降，蛋盘11移动到第二个挡杆14位置，第一成像单元12重复上述过程，第三排鸡蛋检测完成；蛋盘11移动到第四个挡杆14位置时，第二成像单元13开始检测第二排鸡蛋，同时第一成像单元12检测第七排鸡蛋。第一组成像单元12检测第一、三、五等奇数排的鸡蛋，第二组成像单元13检测第二、四、六等偶数排鸡蛋，加快检测效率。
本实用新型的有益效果是：由于采用上述技术方案，多组的成像单元能够提高检测效率和准确率，并且机械结构易于实现，能够实现无损检测，采用卷积神经网络模型使鸡蛋胚胎图片的检测速度提高。
Claims (7)
1.一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：包括图像采集系统、机器视觉模块、剔除系统和控制单元，所述图像采集系统包括传送带、暗室、成像单元和气缸，所述传送带穿过所述暗室放置，所述成像单元设置在所述暗室内，所述气缸设置在所述暗室上，所述成像单元包括相机、光源和传感器，所述传感器安装在所述光源上，所述传感器与所述光源和相机电信号连接，所述气缸与所述光源相连接，所述传送带上设置有挡杆，所述挡杆设置在所述暗室下方，所述剔除系统包括吸提装置和废料箱；所述控制单元包括工控机、可编程控制器和伺服控制器；所述机器视觉模块与所述相机和所述工控机电信号连接，所述可编程控制器的输入端与所述工控机相连接，所述可编程控制器的输出端与所述吸提装置、所述伺服控制器和所述气缸相连接，所述伺服控制器与所述传感器电连接。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：所述机器视觉模块装载在图像采集卡上，所述机器视觉模块包括图像采集单元、图像处理单元、卷积神经网络模型和图像判别单元。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：所述相机至少为两个，所述相机对称设置在所述光源的四周，所述相机呈45°放置。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：所述挡杆至少为四个。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：所述成像单元为两组。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：所述光源下端设置有乳胶灯罩。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统，其特征在于：所述可编程控制器型号为SMART-200CPU CR60。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201720940899.4U CN207366535U (zh) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201720940899.4U CN207366535U (zh) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN207366535U true CN207366535U (zh) | 2018-05-15 |
Family
ID=62421760
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201720940899.4U Active CN207366535U (zh) | 2017-07-31 | 2017-07-31 | 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN207366535U (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109006577A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-12-18 | 北海智联投资有限公司 | 一种半自动将蛋黄融化和蛋黄完整的鹅蛋分开装置 |
| CN109431484A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-08 | 佛山科学技术学院 | 一种基于心率测量的鸡蛋胚胎性别鉴定的装置及方法 |
| CN116116743A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-05-16 | 哈尔滨商业大学 | 一种蛋胎成活性检测用辅助装置 |
-
2017
- 2017-07-31 CN CN201720940899.4U patent/CN207366535U/zh active Active
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109006577A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-12-18 | 北海智联投资有限公司 | 一种半自动将蛋黄融化和蛋黄完整的鹅蛋分开装置 |
| CN109431484A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-08 | 佛山科学技术学院 | 一种基于心率测量的鸡蛋胚胎性别鉴定的装置及方法 |
| CN109431484B (zh) * | 2018-12-10 | 2023-11-28 | 佛山科学技术学院 | 一种基于心率测量的鸡蛋胚胎性别鉴定的装置及方法 |
| CN116116743A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-05-16 | 哈尔滨商业大学 | 一种蛋胎成活性检测用辅助装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN207366535U (zh) | 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 | |
| CN101672839B (zh) | 一种基于计算机视觉的种蛋孵化品质检测方法 | |
| JP7382899B2 (ja) | 死亡鶏検知システム | |
| CN109324161A (zh) | 一种基于机器视觉的鸡蛋胚胎成活性检测系统 | |
| CN104162514B (zh) | 一种基于图像识别的盆花智能分级装备及方法 | |
| CN109729998B (zh) | 立体养鸡系统死鸡巡检装置及巡检方法 | |
| CN104535583A (zh) | 一种自动光学检测设备及方法 | |
| CN209258532U (zh) | 牙线数量检测装置 | |
| CN205811958U (zh) | 光伏电站中温度异常点的检测装置 | |
| CN201897574U (zh) | 立体产品检测系统 | |
| CN204478970U (zh) | 滤清器出油口螺纹的高精式自动检测比对装置 | |
| CN105710045A (zh) | 绿色植株表型与分选的系统和方法 | |
| CN109122533A (zh) | 养殖装置及其控制方法 | |
| CN203720072U (zh) | 一种高光谱检测装置 | |
| CN216775819U (zh) | 受精鸡蛋的检测分拣装置 | |
| CN208390457U (zh) | 一种瓷砖分拣的视觉自动识别上线系统 | |
| CN116277073A (zh) | 一种鸡的养殖巡检机器人设备、控制系统及方法 | |
| CN105301006A (zh) | 一种硅片破损检测设备及检测方法 | |
| CN114532253B (zh) | 一种种蛋活性自动智能检测装置 | |
| KR100821969B1 (ko) | 고단직립식 산란계 케이지내의 산란계 감시시스템 | |
| CN105548210A (zh) | 基于机器视觉的美标电源延长线的检测方法 | |
| CN212711311U (zh) | 集蛋线智能停止启动系统 | |
| JP2023107338A (ja) | 線虫自動移行装置 | |
| CN108037141A (zh) | 一种透析管瑕疵自动检测系统 | |
| CN204638586U (zh) | 虹鳟鱼卵中死卵选拣系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |