CN208907878U - 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 - Google Patents
基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 Download PDFInfo
- Publication number
- CN208907878U CN208907878U CN201821795012.8U CN201821795012U CN208907878U CN 208907878 U CN208907878 U CN 208907878U CN 201821795012 U CN201821795012 U CN 201821795012U CN 208907878 U CN208907878 U CN 208907878U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- apple
- bar code
- brittleness
- information
- display screen
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本专利公开了一种基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,包括光纤光谱仪、控制器、显示屏、条形码生成模块、扫码器、图像获取装置,所述的控制器接收并处理来自图像获取装置的苹果图像信息,来自光纤光谱仪的所测苹果的光谱信息,并将接收到的图像信息和光谱信息通过显示屏显示,控制器处理后的苹果脆性值与脆性等级信息通过显示屏显示,通过条形码生成模块生成每个苹果样品的条形码,条形码生成模块会在显示屏显示处理结果之前生成包含苹果图像信息和光谱信息的条形码,扫码器用来扫描条形码生成模块生成的条形码。本专利结构简单且易行;实时无损检测,自动化程度高,实用性和适用性较好,检测准确,适用于苹果的脆性指标无损检测。
Description
技术领域
本专利涉及一种基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,可实现对苹果脆性的实时无损检测,适用于苹果品质质量检测领域。
背景技术
针对目前我国苹果发展现状,为了提高水果品质,提高市面上苹果的质量,满足不同消费人群对苹果的需求,对苹果进行分级与品质检测也日益提上日程,彰显出重要性。进入新世纪,面对水果市场从数量型向质量效益型的转变,及时调整发展战略,创新进行苹果园艺革命,实现了整体果品质量的提高,赢得了市场。多年来,以陕西苹果为主的果业越做越强,几乎每年增扩面积百万亩,产量巨大。为推进我国苹果进入国际市场,需对苹果各项指标进行检测,提高苹果的附加值,让中国苹果在国际上具有影响力。目前多种检测技术层出不穷,但这些检测技术应用到苹果检测上还是比较少,绝大多数地区对苹果的检测还是机械式的,人工检测,这种检测仅仅能检测出苹果的大小与形状,对苹果内部品质的检测却是束手无策,而且机械式检测会对苹果产生机械损伤,甚至损坏苹果,并不能实现无损检测,即使能对苹果的硬度进行检测,目前的检测仪器还是需要损伤苹果,而且检测不准确。
发明内容
鉴于现有技术的不足,本专利提供了一种可实现实时无损检测、实用性与适用性较好、准确检测、智能化的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪。
本专利为了实现上述目的,所采取的技术方案是一种基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,包括光纤光谱仪、控制器、显示屏、条形码生成模块、扫码器、图像获取装置,其特征在于:所述的控制器接收并处理来自图像获取装置的苹果图像信息,来自光纤光谱仪的所测苹果的光谱信息,并将接收到的图像信息和光谱信息通过显示屏显示,控制器处理后的苹果脆性值与脆性等级信息通过显示屏显示,通过条形码生成模块生成每个苹果样品的条形码,条形码生成模块会在显示屏显示处理结果之前生成包含苹果图像信息和光谱信息的条形码,扫码器用来扫描条形码生成模块生成的条形码。
所述的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,其特征在于:所述的条形码生成模块可将每个苹果的图像信息和光谱信息以及处理结果集合为一个条形码,实现苹果信息的物联网。
所述的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,其特征在于:所述的控制器同时接收光纤光谱仪和图像获取装置的信息。
所述的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,其特征在于:所述的显示屏显示处理后的苹果图像信息和苹果脆性值以及脆性等级,若出现苹果图像信息和光谱信息的丢失或者失真,可通过扫码器重新扫描条形码生成模块生成的条形码再次获取苹果样品的光谱信息和图像信息。
本专利的有益效果是:结构简单且易行,成本低;实时无损检测,自动化程度高,实用性和适用性较好,检测准确且智能,适用于苹果的脆性指标无损检测。
附图说明
图1是本专利原理结构示意图。
图中所示:1-光纤光谱仪;2-控制器;3-显示屏;4-条形码生成装置;5-扫码器;6-图像获取装置。
具体实施方式
下面将结合附图对本专利进行详细说明。
如图1,一种基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,包括光纤光谱1、控制器2、显示屏3、条形码生成装置4、扫码器5、图像获取装置6。
固定待测苹果样品,利用图像获取装置6获取待测苹果样品的外观图信息,并将获取到的苹果样品的图像信息传输到控制器3,与此同时,打开光纤光谱仪1,在待测苹果样品赤道处选择3-5个点进行光纤扫描,将获取的光谱数据传输到控制器2,将获取的图像信息和光谱信息在控制器2中进行处理,并且将获取的图像信息和光谱信息以及处理结果存储在控制器2中,经过控制器2处理好的图像信息和光谱信息通过条形码生成模块4集合为一个条形码,随后将处理后的结果显示到显示屏3上,控制器处理结果为融合了苹果外观图像信息的苹果脆性检测,显示屏3显示的结果包括基于光纤光谱的苹果脆性的预测模型、融合外观图像信息的苹果脆性综合评价模型、苹果脆性值以及苹果脆性等级,在显示屏3显示过程中,如果出现苹果信息的缺失以及图像失真问题,可利用扫码器7重新扫描条形码获取苹果图像信息和光谱信息,以便重新通过控制器2进行处理,获取结果。
Claims (4)
1.一种基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,包括光纤光谱仪(1)、控制器(2)、显示屏(3)、条形码生成模块(4)、扫码器(5)、图像获取装置(6),其特征在于:所述的控制器(2)接收并处理来自图像获取装置(6)的苹果图像信息,来自光纤光谱仪(1)的所测苹果的光谱信息,并将接收到的图像信息和光谱信息通过显示屏(3)显示,控制器(2)处理后的苹果脆性值与脆性等级信息通过显示屏(3)显示,通过条形码生成模块(4)生成每个苹果样品的条形码,条形码生成模块(4)会在显示屏(3)显示处理结果之前生成包含苹果图像信息和光谱信息的条形码,扫码器(5)用来扫描条形码生成模块(4)生成的条形码。
2.根据权利要求1所述的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,其特征在于:所述的条形码生成模块(4)可将每个苹果的图像信息和光谱信息以及处理结果集合为一个条形码,实现苹果信息的物联网。
3.根据权利要求1所述的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,其特征在于:所述的控制器(2)同时接收光纤光谱仪(1)和图像获取装置(6)的信息。
4.根据权利要求1所述的基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪,其特征在于:所述的显示屏(3)显示处理后的苹果图像信息和苹果脆性值以及脆性等级,若出现苹果图像信息和光谱信息的丢失或者失真,可通过扫码器(5)重新扫描条形码生成模块(4)生成的条形码再次获取苹果样品的光谱信息和图像信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201821795012.8U CN208907878U (zh) | 2018-11-01 | 2018-11-01 | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201821795012.8U CN208907878U (zh) | 2018-11-01 | 2018-11-01 | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN208907878U true CN208907878U (zh) | 2019-05-28 |
Family
ID=66614657
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201821795012.8U Expired - Fee Related CN208907878U (zh) | 2018-11-01 | 2018-11-01 | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN208907878U (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111122454A (zh) * | 2018-11-01 | 2020-05-08 | 西北农林科技大学 | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 |
-
2018
- 2018-11-01 CN CN201821795012.8U patent/CN208907878U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111122454A (zh) * | 2018-11-01 | 2020-05-08 | 西北农林科技大学 | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104931470B (zh) | 一种基于荧光高光谱技术的农药残留检测装置及检测方法 | |
CN101692052B (zh) | 基于超光谱图像技术的名优茶真伪鉴别方法及装置 | |
CN105842173B (zh) | 一种高光谱材质鉴别方法 | |
CN102288613B (zh) | 一种灰度和深度信息融合的表面缺陷检测方法 | |
CN103439270B (zh) | 一种高光谱图像检测桃果实早期冷害的方法 | |
CN100357725C (zh) | 近红外技术快速检测牛肉嫩度的方法和装置 | |
CN113608378B (zh) | 一种基于lcd制程的全自动缺陷检测方法和系统 | |
Sharma et al. | Grain quality detection by using image processing for public distribution | |
CN102654464A (zh) | 基于多特征模糊识别的铜带表面缺陷检测系统 | |
CN101685006A (zh) | 触点零件形貌机器视觉自动检测系统 | |
CN103472031A (zh) | 一种基于高光谱成像技术的脐橙糖度检测方法 | |
CN109932333A (zh) | 声学振动和近红外光谱融合的水果坚实度测量系统和方法 | |
CN110427943A (zh) | 一种基于r-cnn的智能电表数值识别方法 | |
CN102663340A (zh) | 一种对板材进行分类识别的装置和方法 | |
CN208907878U (zh) | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 | |
CN109115719A (zh) | 一种基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病波段融合快速检测方法 | |
CN107576600B (zh) | 一种抹茶粒度等级的快速检测方法 | |
CN105606610A (zh) | 一种基于生物散斑技术无损检测苹果内部品质的方法 | |
CN106568730B (zh) | 一种基于近地面高光谱影像的水稻阴阳叶穗识别方法 | |
CN112540971B (zh) | 一种基于烟叶特征的全信息在线采集系统及方法 | |
CN112415013A (zh) | 一种铜箔缺陷检测系统 | |
CN112697984A (zh) | 基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及水果分级方法 | |
CN202204479U (zh) | 虚拟光学引伸计 | |
CN103472064A (zh) | 一种圆明亮琢型宝石切工鉴定的方法 | |
CN111122454A (zh) | 基于光纤光谱和机器视觉的苹果脆性无损检测仪 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190528 Termination date: 20191101 |