JP7456675B2 - セントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法及びその装置 - Google Patents
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Description
工程1で、標準配合として米飯、食用油、m種の具材、n種の調味料液を含む炒飯をセントラルキッチン標準化プロセスによって特定のデバイスで炒めて得られた小分け待ち完成品炒飯から、小分け待ち完成品炒飯の第i種の具材H_iを選択して、定量化されるキー具材とし、
工程2で、m1 kgの小分け待ち完成品炒飯を取ってモデル構築用の炒飯試料Aとし、且つモデル構築炒飯試料A中のキー具材H_iを他の炒飯成分から分離し、キー具材H_iのみを含む炒飯試料A&H_i及びキー具材H_iを含まない炒飯試料A-H_iを得、
工程3で、この方法に対応する中央制御モジュールを起動し、中央制御モジュールはモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールを含み、且つモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールに電気的に接続されており、
前記モデル自己構築モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己構築起動モジュールを含み、前記モデル自己評価モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己評価起動モジュールを含み、前記炒飯自己適応定量モジュールは自己適応定量運転モジュールを含み、
まず、中央制御モジュールにおけるモデル自己構築モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送して位置センサーとメインコンベヤベルトの運動を制御し、メインコンベヤベルトにある炒飯ボックスを事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させ、次に、炒飯試料A&H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前の他のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料A-H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げて、炒飯試料A&H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックス及び炒飯試料A-H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックスを得、aが正整数であり、
工程4で、モデル自己構築モジュールに、小分け待ち炒飯製品名称X1、キー具材名称X2、炒飯試料A&H_i薄層所在炒飯ボックスに対応するワークステーション番号及び各炒飯ボックスに含まれるキー具材H_iの数量、炒飯試料A-H_i薄層所在炒飯ボックスに対応するワークステーション番号の関連情報を入力し、また、モデル自己構築モジュールインタフェース中のモデル自己構築起動モジュールをクリックし、信号を中央制御モジュールに伝送して、炒飯試料A&H_i、A-H_i及びa個の空き炒飯ボックスがb個の異なる周波数帯λ1、λ2、……、λ(b-1)、λb光源に照射された画像I_A&H_i_h_j、I_A-H_i_h_j、I_O_h_jを自動的に収集するように、カメラを制御し、中央制御モジュールによって、キー具材認識の最適化周波数帯λ_A及び最適化分割閾値Cを自動的に最適化し、モデル化最適化認識率Dを自動的に計算、表示し、h∈[1,b]、j∈[1,a]であり、h、bが正整数であり、
工程5で、モデル認識率Dが所期の認識率E以上である場合に、ステップ2の「キー具材認識モデルの自己評価」操作に移行し、モデル認識率Dが所期の認識率Eより小さい場合に、このステップの工程2、3、4、5を繰り返し、
好ましくは、ステップ1において前記所期の認識率Eは95%-100%である。
好ましくは、ステップ1において、前記ワークステーションの事前定義方法は以下の通りであり、メインコンベヤベルトを起動して1~60s運転させてからメインコンベヤベルトの駆動モータの電源をオフし、それによってメインコンベヤベルトの表面のある炒飯ボックスの位置が結像システムカメラの直下にあるようになり、この時にメインコンベヤベルトの位置を位置センサーのトリガ位置とし、メインコンベヤベルトの運動方向(即ち、ホッパーの炒飯落下口下方の炒飯充填ボックスからメインコンベヤベルトの末端の炒飯落下ボックスまで)に沿ってメインコンベヤベルトの表面の炒飯ボックスの所在する位置に1から順に番号を付け、炒飯ボックスが一対一にワークステーションに対応し、それによってメインコンベヤベルトにおけるワークステーションの位置及びそれに対応する番号を得、ただし、ホッパーの炒飯落下口下方の1番のワークステーションを炒飯充填ワークステーションと定義し、カメラの下方に対向するワークステーションを結像ワークステーションと定義し、メインコンベヤベルトの末端の炒飯落下ワークステーションを炒飯落下ワークステーションと定義し、
前記位置センサーのトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックスがカメラの直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで1回トリガし且つ中央制御モジュールにトリガ信号を1回送信することができる。
好ましくは、ステップ1における前記キー具材認識の最適化周波数帯λ_A及び最適化分割閾値Cの自動的最適化方法は以下の通りであり、h番目の周波数帯λh光源でのa個の炒飯試料A&H_iの画像I_A&H_i_h_j、a個の炒飯試料A-H_iの画像I_A-H_i_h_j、a個の空き炒飯ボックスの画像I_O_h_jに対して、それぞれ画像I_A&H_i_h_jのヒストグラムを生成してヒストグラムピーク値に対応するピーク値階調値K_h_jを得、a個のピーク値階調値K_h_jの平均値K_h_meanを算出し、h番目の周波数帯分割閾値の下がり最適化ストライド△K_h-及び上がり最適化ストライド△K_h+により、分割閾値の下がり最適化方向でのp個の下がり最適化閾値(K_h_mean)-c*△K_h-及び上がり最適化方向でのq個の上がり最適化閾値(K_h_mean)+d*△K_h+を決定し、下がり最適化閾値を任意に1つ取り且つ上がり最適化閾値を任意に1つ取ることでp*q個の組み合わせ最適化閾値C_λh_c_d=((K_h_mean)-c*△K_h-,(K_h_mean)+d*△K_h+)を得、且つ(K_h_mean)-c*△K_h-を画像処理の下限閾値とし、(K_h_mean)+d*△K_h+を画像処理の上限閾値とし、中央制御モジュールが順に最適化閾値C_λh_c_dによりa個の炒飯試料A&H_iの画像I_A&H_i_h_j、a個の炒飯試料A-H_iの画像I_A-H_i_h_j、a個の空き炒飯ボックスの画像I_O_h_jを処理して各炒飯ボックスに対応するキー具材の認識数量を得、各炒飯ボックスに対応するキー具材の認識数量を入力された各炒飯ボックスに対応するキー具材数量と比較し、対応するモデル化認識率D_λh_c_dを計算し、
hの値として順に1、2、……、b-1、bを取り、対応するモデル化認識率D_λh_c_dを順に計算し、モデル化認識率D_λh_c_dとして最大値を取った時に対応するh値、c値、d値により最適化周波数帯がλ_A=λhであり、最適化分割閾値がC=C_λh_c_dであり、モデル化最適化認識率D=D_λh_c_dであると決定でき、ただし、c∈[1,p]、d∈[1,q]であり、c、d、p、qがいずれも正整数であり、
好ましくは、ステップ1における前記下がり最適化ストライド△K_h-及び上がり最適化ストライド△K_h+の決定方法は以下の通りであり、中央制御モジュールが最大の一方向閾値の値の個数Lに基づいて、値域が[0 1]の範囲内にある乱数生成関数Rand(0,1)及び丸め関数Intにより下がり最適化方法の最適化閾値個数p=Int(L*Rand(0,1))及びq=Int(L*Rand(0,1))を得、それにより下がり最適化ストライド△K_h-=Int((K_h_mean)/p)及び上がり最適化ストライド△K_h+=Int((255-(K_h_mean))/q)を計算する。
工程1で、m2 kgの完成品炒飯を取ってモデル評価用の炒飯試料Bとし、且つ2*(m2)/3kgの炒飯試料B中のキー具材H_iを他の炒飯成分から分離し、キー具材H_iのみを含む炒飯試料B&H_i、キー具材H_iを含まない炒飯試料B-H_i及び(m2)/3kgの全成分を含む炒飯試料B_Bを得、
工程2で、中央制御モジュールにおけるモデル自己評価モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、炒飯ボックス自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送して、メインコンベヤベルトにある炒飯ボックスを1周期運転させてから事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させるように位置センサーを制御し、作業員が炒飯試料B_Bを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料B-H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料B&H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーションの前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料B_B薄層のみを含むa個の炒飯ボックス、炒飯試料B-H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックス、炒飯試料B&H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックスを得、
好ましくは、ステップ2における前記メインコンベヤベルトが楕円形であり、ある開始位置から原点までの1回転の運転を1周期とする。
工程4で、中央制御モジュールにおけるモデル自己評価モジュール中のモデル自己評価起動モジュールをクリックし、モデル自己評価起動モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送し、ステップ1で得られた最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cにより、中央制御モジュールによって最適化周波数帯λ_Aに対応する光源をオンし、カメラがλ_Aに対応する光源の照射したa個の炒飯試料B_Bの画像I_B_B_j、a個の炒飯試料B-H_iの画像I_B-H_i_j、a個の炒飯試料B&H_iの画像I_B&H_i_jを取得し、中央制御モジュールが順に最適化分割閾値Cにより画像I_B_B_j、I_B-H_i_j、I_B&H_i_j中のキー具材H_iの数量を認識し、且つ認識結果を作業員の入力したキー具材H_iの数量と比較して評価認識率Fを算出し、
工程5で、評価認識率Fが所期の認識率G以上である場合に、制御ソフトウェアが最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを自動的に保存し、且つステップ3の炒飯自己適応定量に移行し、モデル認識率Fが所期の認識率Gより小さい場合に、ステップ1の全ての工程を繰り返す。
好ましくは、ステップ2における前記所期の認識率Gが95%-100%である。
工程1で、ステップ1の工程1の標準配合、標準プロセス及びデバイスによって量産を開始して小分け待ち完成品炒飯を得た後、中央制御モジュール中の炒飯自己適応定量モジュールに1部の炒飯のキー具材の数量I粒及び1部の炒飯の総重量Lの情報を入力し、炒飯自己適応定量モジュール中の「自己適応定量運転」モジュールをクリックし、「自己適応定量運転」モジュールが信号を中央制御モジュールに伝送して、ホッパー中の小分け待ち完成品炒飯の自己適応定量小分けを開始するように定量装置を制御し、
工程2で、定量小分けを開始した後、ホッパー中の小分け待ち完成品米飯が、単層滝が落ちるように、均一速度で運動している状態にあるメインコンベヤベルトの表面に対応するワークステーションの炒飯ボックス内に落ち込み、炒飯ボックスにおける単層薄層状態にある米飯が炒飯ボックスを基本ユニットとしてカメラの下方を通過し、中央制御モジュールが位置センサーによって炒飯ボックスの各ワークステーションに対する移動挙動を感知し、炒飯ボックスがワークステーションを移動するたびにカメラが結像ワークステーションに対応する炒飯ボックス内の完成品炒飯の最適化周波数帯λ_Aでの画像情報を1回撮影し、
工程3で、中央制御モジュールがステップ1で決定された分割閾値Cに基づいて、カメラの下方の炒飯ボックス中の製品米飯を速やかに認識し且つその中のキー具材H_iの個数J_cを得、それによって結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のf個の小分け待ちワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯に対応するキー具材H_iの個数J-1、J-2、……、J-(f-1)、J-fを得、中央制御モジュールがf個の小分けワークステーションにある炒飯ボックス内のキー具材個数J-1、J-2、……、J-(f-1)、J-fに基づいて、2つの炒飯ボックス内の炒飯を1グループとして同一の包装容器に入れて1部の炒飯のキー具材数量I±△gを得ることを目標として、自己適応方式によって、全ての炒飯ボックスのうちの任意の2グループの炒飯ボックス内のキー具材の最適化マッチング組み合わせを決定し、且つマッチング結果を配列Mに記録し、炒飯ボックスがワークステーションを移動するたびに中央制御モジュールが位置センサーによって感知した時に、中央制御モジュールによって認識結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス内のキー具材の数量J_cを認識し、J_cを「炒飯自己適応定量モジュール」インタフェースの「結像ワークステーションキー具材H_i個数」に対応するテキストボックスに表示し、且つそれに基づいてマッチング結果記録配列Mを更新し、
前記マッチング結果記録配列Mの構築及び定義方法は以下の通りであり、炒飯ボックスを2つずつ組み合わせてマッチングするために、3行、f+2列で且つ初期値が0の配列Mを作成し、配列の1列目~f+2列目が順に小分け装置における結像ワークステーション、f個の小分け待ちワークステーション及び炒飯落下ワークステーションに対応し、配列Mの1行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中のキー具材の粒子数を記憶するためのものであり、配列Mの2行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯の落下経路を記録するためのものであり、2行目のある列の数値が0の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックスに炒飯がないことを意味し、2行目のある列の数値が1の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯が落下経路1に入るべきであることを意味し、2行目のある列の数値が2の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯が落下経路2に入るべきであることを意味し、2行目のある列の数値が3の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯が落下経路3に入るべきであることを意味し、配列Mの3行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス同士のマッチング状況を記憶するためのものであり、3行目の最後の列から1列目へマッチングし、3行目のある2列の数値がそれぞれ1と2であり且つこれら2列の2行目の数値が同時に1であり又は同時に2である時にこれら2列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス中の炒飯を1つの包装容器にマッチング可能であることを意味し、3行目のある列の数値が0の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックスが成功的にマッチングされなかったことを意味し、
好ましくは、ステップ3における前記小分け待ちワークステーションが即ち結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のワークステーションである。
工程4で、配列Mを更新すると同時に、中央制御モジュールが一次定量制御パラメータP1、P2により、1番の炒飯ガイドプレートと2番の炒飯ガイドプレートの開閉を制御することで炒飯のシュートでの落下軌跡を制御して、組み合わせ炒飯ボックス内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションI又は一次定量ワークステーションIIに対応する包装容器内に落ち込むことを確保し、
工程5で、一次定量ワークステーションI又は一次定量ワークステーションIIの包装容器内の炒飯総重量が設定された1部の炒飯の総重量Lと一致することを確保するために、一次定量ワークステーションI又は一次定量ワークステーションIIの包装容器内の炒飯が包装容器と共に二次定量ワークステーションに送り込まれ、中央制御モジュールが二次定量ワークステーションにある包装容器内の炒飯の重量に応じて、特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーションにある包装容器内に落ち込むように案内し、それによって二次定量ワークステーションを通過した後各包装容器内の炒飯総重量が一致するだけでなく、各包装容器内のキー具材の数量も一致し、その後、次の炒飯ボックスが結像ワークステーションに入ったことを位置センサーが感知すると、このステップ工程2、工程3、工程4、工程5を繰り返し、
前記グローバル変数Tempの初期値が2である。
好ましくは、ステップ3において特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーションにある包装容器内に落ち込むように案内する前記方法は以下の通りであり、二次定量ワークステーションの下にある電子はかりがその上方の包装容器及びその中の炒飯の総重量M1をリアルタイムで検出し、中央制御モジュールが二次定量炒飯供給装置を起動して動作させ、L-M1>0の時に、重量がL-M1のバランスウェイト炒飯を包装容器に送り込んで、二次定量包装容器及びその中の米飯の総重量を設置値Lに等しくし、L-M1=0の時に、包装容器中の炒飯の総重量が設置値Lに等しくて、バランスウェイトを加える必要がなく、L-M1<0の時に、包装容器中の炒飯の総重量がすでに設置値Lを超えており、この1部の炒飯を重量超過として処理し、前記バランスウェイト炒飯はキー具材H_iを含まないことを除き、配合、プロセス、デバイスが全てステップ1の工程1の小分け待ち完成品炒飯と完全に同様であり、
前記中央制御モジュールに小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cが保存された場合に、制御ソフトウェアがステップ1及びステップ2をスキップし、保存された最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを直接的に呼び出してステップ3を実行し、制御ソフトウェアが小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを呼び出すことができない場合に、順にステップ1、ステップ2、ステップ3を実行する。
主な構造は、ホッパー、電気制御炒飯排出装置、振動器I、振動器II、炒飯充填ガイドプレート、炒飯充填ワークステーション、炒飯落下ワークステーション、炒飯ボックス、伝動チェーン、駆動モータ、位置センサー、メインコンベヤベルト、カメラ、光源、結像ワークステーション、中央制御モジュール、コンピュータ、炒飯落下メインシュート、1番の炒飯ガイドプレート、1番のサブシュート、一次定量ワークステーションI、2番の炒飯ガイドプレート、2番のサブシュート、一次定量ワークステーションII、包装容器供給機構、一次定量コンベヤベルト、二次定量コンベヤベルト、二次定量ワークステーション、バランスウェイト炒飯ホッパー、バランスウェイト電気制御排出装置、電子はかり、振動器III、炒飯戻りホッパー及び炒飯戻り管路を含み、
前記炒飯充填装置は、ホッパー、電気制御炒飯排出装置、振動器I、振動器II、炒飯充填ガイドプレートから構成され、その中で電気制御炒飯排出装置がホッパーの炒飯排出口の底部に位置し、且つ振動器Iに接続され、前記炒飯充填ガイドプレートが電気制御炒飯排出装置の下方に位置し、且つ振動器IIに接続され、前記炒飯充填ガイドプレートの下方が炒飯ボックスに対応し、前記電気制御炒飯排出装置、振動器I、振動器IIが全て中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記炒飯搬送装置は、炒飯ボックス、伝動チェーン、駆動モータ、位置センサー、メインコンベヤベルトから構成され、その中で炒飯ボックスが複数設置され、等ピッチでメインコンベヤベルトに固定され、前記位置センサーがメインコンベヤベルトの両側に設置され、炒飯ボックスの移動距離及びそれに対応する位置を感知、制御するためのものであり、前記位置センサー及び駆動モータが中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記具材認識装置は、カメラ、光源を含み、前記カメラ及び光源が結像ワークステーションの上方に設置され、前記結像ワークステーションがメインコンベヤベルトの上方に設けられ、前記光源が異なる周波数帯の光線を複数本射出可能な光源を含んで構成され且つ特定周波数帯の光線が中央制御モジュールに制御されて単独で射出可能であり、前記カメラ及び光源が全て中央制御モジュールに電気的に接続され、中央制御モジュールによって、トリガ信号を受信すると、カメラ及び光源をオンするように制御し、結像ワークステーションにある対応する炒飯ボックスの内部の炒飯の画像を取得し、
前記一次定量装置は、炒飯落下メインシュート、1番の炒飯ガイドプレート、1番のサブシュート、一次定量ワークステーションI、2番の炒飯ガイドプレート、2番のサブシュート、一次定量ワークステーションII、包装容器供給機構、一次定量コンベヤベルトを含み、前記炒飯落下ワークステーションがメインコンベヤベルトの末端に設置され、前記炒飯落下メインシュートの開口が炒飯落下ワークステーションの下方に位置し、それによって炒飯ボックスが炒飯落下ワークステーションに到達したら、その内部の炒飯が重力によって炒飯落下メインシュートの入口に落ちることが可能であり、
前記炒飯落下メインシュートの下方には順に1番のサブシュートと2番のサブシュートが連通設置され、前記炒飯落下メインシュートと1番のサブシュートとの連通箇所に1番の炒飯ガイドプレートが設けられ、前記炒飯落下メインシュートと2番のサブシュートとの連通箇所に2番の炒飯ガイドプレートが設けられ、前記1番のサブシュートの下方出口に対応的に一次定量ワークステーションIが設けられ、前記2番のサブシュートの下方出口に対応的に一次定量ワークステーションIIが設けられ、
前記1番の炒飯ガイドプレートと2番の炒飯ガイドプレートがサブシュートの入口、即ちサブシュートと炒飯落下メインシュートとの連通箇所を開閉するためのものであり、前記炒飯落下メインシュートの末端出口に炒飯戻りホッパーが設けられ、
前記1番の炒飯ガイドプレート、2番の炒飯ガイドプレート、包装容器供給機構、一次定量コンベヤベルトが全て中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記一次定量ワークステーションIと一次定量ワークステーションIIの下方に一次定量コンベヤベルトが設けられ、前記一次定量コンベヤベルトが中央制御モジュールに電気的に接続され、
前記一次定量コンベヤベルトが中央制御モジュールに制御されて一次定量が完了した炒飯の包装容器を二次定量装置に搬送でき、
前記二次定量装置は、二次定量コンベヤベルト、二次定量ワークステーション、バランスウェイト炒飯ホッパー、バランスウェイト電気制御排出装置、電子はかり、振動器IIIを含み、その中で二次定量コンベヤベルトが一次定量コンベヤベルトに繋がり、中央制御モジュールに制御されて包装容器を搬送でき、前記二次定量ワークステーションがバランスウェイト電気制御排出装置の出口の下方に設置され、前記電子はかりが二次定量ワークステーションの下方に設置され、
前記二次定量コンベヤベルト、バランスウェイト電気制御排出装置、電子はかりが全てデータ線を介して中央制御モジュールに接続され、
前記中央制御モジュールは、プログラム可能なコントローラ、電源を含み、且つコンピュータに電気的に接続されることを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法に対応する定量装置を提供する。
工程1で、m=3、n=3、i=1の時に、標準配合として米飯、食用油、3種の具材(ハムのさいの目切りH_1、ニンジンのさいの目切りH_2、ピーマンの千切りH_3)、3種の調味料液(薄口醤油、カキ油、ニンニク汁)を含む炒飯をセントラルキッチン標準化プロセスによって特定のデバイスで炒めて得られた小分け待ち完成品炒飯から、小分け待ち完成品炒飯の第1種の具材のハムのさいの目切りH_1を選択して、定量化されるキー具材とし、
工程2で、m1=2の時に、作業員が2kgの小分け待ち完成品炒飯を取ってモデル構築用の炒飯試料Aとし、且つモデル構築試料中のハムのさいの目切りH_1を全て選び出し、ハムのさいの目切りH_1のみを含む炒飯試料A&H_1及びハムのさいの目切りH_1を含まない炒飯試料A-H_1を得、
工程3で、a=2の時に(即ち、試料が2つの炒飯ボックスを占用)、本方法に対応する中央制御モジュール304を起動し、中央制御モジュール304はモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールを含み、且つモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールに電気的に接続されており、前記中央制御モジュール304はコンピュータ305に電気的に接続されており、
モデル自己構築モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己構築起動モジュールを含み、
モデル自己評価モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己評価起動モジュールを含み、
炒飯自己適応定量モジュールは自己適応定量運転モジュールを含み、
前記モデル自己構築モジュールに対応するパラメータ設置は、製品名称、キー具材名称、炒飯試料A&H_iの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料A&H_iの所在する単一炒飯ボックスに含まれるキー具材H_iの数量及び炒飯試料A-H_iの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号の設置を含み、且つ全てコンピュータ305のディスプレイによって表示され、
前記モデル自己評価モジュールに対応するパラメータ設置は、炒飯試料B_Bの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料B_Bの所在する単一炒飯ボックスに含まれるキー具材H_iの数量、炒飯試料B-H_iの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号、炒飯試料B&H_iの所在する炒飯ボックスのワークステーション番号及び炒飯試料B&H_iの所在する単一炒飯ボックスに含まれるキー具材H_iの数量の設置を含み、且つ全てコンピュータ305のディスプレイによって表示され、
前記炒飯自己適応定量モジュールに対応するパラメータ設置は、結像ワークステーションキー具材H_i個数、1部当たりの炒飯のキー具材数量及び1部当たりの炒飯の総重量の設置を含み、且つ全てコンピュータ305のディスプレイによって表示され、
まず、中央制御モジュール304におけるモデル自己構築モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュール(図1に示す)を起動し、自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール304に伝送して位置センサー204とメインコンベヤベルト205の運動を制御し、メインコンベヤベルト205にある炒飯ボックス201を事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させ、次に、炒飯試料A&H_1を単層で互いに重ならないように結像ワークステーション303の前の他のワークステーションにある2つの炒飯ボックス201内(図4に示す)に広げ、炒飯試料A-H_1を単層で互いに重ならないように結像ワークステーション303の前のワークステーションにある2つの炒飯ボックス201内に広げて、炒飯試料A&H_1薄層のみを含む2つの炒飯ボックス201及び炒飯試料A-H_1薄層のみを含む2つの炒飯ボックス201を得、
工程4で、小分け待ち炒飯製品名称が「ハム炒飯」、キー具材名称が「ハムのさいの目切り」、炒飯試料A&H_1薄層所在炒飯ボックス201に対応するワークステーション番号が「1、2」、各炒飯ボックス201に含まれるハムのさいの目切りH_1の数量が「30、20」、炒飯試料A-H_1薄層所在炒飯ボックス201に対応するワークステーション番号が「3、4」の時に、空き炒飯ボックス201に対応するワークステーション番号が「5、6」であり(炒飯充填ワークステーションを1番のワークステーションとし、時計回りに順次並べる規則によってワークステーションに番号を付ける)、モデル自己構築モジュールインタフェース中のモデル自己構築起動モジュールをクリックし、信号を中央制御モジュール304に伝送して、炒飯試料A&H_1、A-H_1及び2つの空き炒飯ボックス201が3つの異なる周波数帯λ1=450nm、λ2=550nm、λ3=650nmの光源に照射された画像I_A&H_1_h_j、I_A-H_1_h_j、I_O_h_jを自動的に収集するように、カメラ301を制御し、中央制御モジュール304によって、キー具材認識の最適化周波数帯λ_A及び最適化分割閾値Cを自動的に最適化し、モデル化最適化認識率Dを自動的に計算、表示し、b=3、λ1=450nm、λ2=550nm、λ3=650nm、h∈[1,3]、j∈[1,2]であり、h、bが正整数であり、
工程5で、モデル認識率Dが所期の認識率E=95%以上である場合に、ステップ2の「キー具材認識モデルの自己評価」に移行し、モデル認識率Dが所期の認識率E=95%より小さい場合に、このステップの工程2、3、4、5を繰り返す。
前記位置センサー204のトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックス201が結像システムカメラ301の直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで1回トリガし且つ中央制御モジュール304にトリガ信号を1回送信することができ、
前記画像I_A&H_1_h_j、I_A-H_1_h_j、I_O_h_jの画素階調値範囲が[0 255]であり、
前記のキー具材認識の最適化周波数帯λ_A及び最適化分割閾値Cの自動的最適化方法は以下の通りであり、
[1]h=1の時に、周波数帯λ1=450nmの光源での2つの炒飯試料A&H_1の画像I_A&H_1_1_1、I_A&H_1_1_2、2つの炒飯試料A-H_1の画像I_A-H_1_1_1、I_A-H_1_1_2、2つの空き炒飯ボックス201の画像I_O_1_1、I_O_1_2に対して、
[2]画像I_A&H_1_1_1、I_A&H_1_1_2のヒストグラムを生成してヒストグラムピーク値に対応するピーク値階調値K_1_1、K_1_2を得、K_1_1、K_1_2の平均値K_1_meanを算出し、
[3]K_1_mean=150、L=20、Rand(0,1)=0.5の時に、下がり最適化ストライド△K_1-及び上がり最適化ストライド△K_1+の決定方法は以下の通りであり、制御ソフトウェアが最大の一方向閾値の値の個数L=20に基づいて、値域が[0 1]の範囲内にある乱数生成関数Rand(0,1)及び丸め関数Intにより下がり最適化方法の最適化閾値個数p=Int(L*Rand(0,1))=10及びq=Int(L*Rand(0,1))=10を得、それにより下がり最適化ストライド△K_1-=Int((K_1_mean)/p)=15及び上がり最適化ストライド△K_1+=Int((255-(K_1_mean))/q)=10を計算し、
[4]p=10、q=10、△K_1-=15、△K_1+=10によれば、c∈[1,p]、d∈[1,q]の場合に、p個の下がり最適化閾値(K_1_mean)-c*△K_1-、q個の上がり最適化閾値(K_1_mean)+d*△K_1+、及びp*q個の組み合わせ最適化閾値C_λ1_c_d=((K_1_mean)-c*△K_1-、(K_1_mean)+d*△K_1+)を得ることができ、且つ(K_1_mean)-c*△K_1-を画像処理の下限閾値とし、(K_1_mean)+d*△K_1+を画像処理の上限閾値とし、
[5]p*q個の組み合わせ最適化閾値C_λ1_c_d=((K_1_mean)-c*△K_1-、(K_1_mean)+d*△K_1+)に対して、中央制御モジュール304が順に最適化閾値C_λ1_c_dにより2つの炒飯試料A&H_1の画像I_A&H_1_1_1、I_A&H_1_1_2、2つの炒飯試料A-H_1の画像I_A-H_1_1_1、I_A-H_1_1_2、2つの空き炒飯ボックス201の画像I_O_1_1、I_O_1_2を処理して各炒飯ボックス201に対応するキー具材の認識数量を得、各炒飯ボックス201に対応するキー具材の認識数量を作業員の入力した各炒飯ボックス201に対応するキー具材数量と比較し、対応するモデル化認識率D_λ1_c_dを計算し、
[6]hの値として順に2、3を取り、上記ステップにより順にモデル化認識率D_λ2_c_d、D_λ3_c_dを計算し、c∈[1,p]、d∈[1,q]に対して、モデル化認識率D_λh_c_dの全ての値D_λ1_c_d、D_λ2_c_d、D_λ3_c_dのうちの最大値の時に対応するh値、c値、d値により、最適化周波数帯がλ_A=λhであり、最適化分割閾値がC=C_λh_c_dであり、モデル化最適化認識率D=D_λh_c_dであると決定でき、D_λ1_5_6=98%がD_λ1_c_d、D_λ2_c_d、D_λ3_c_dのうちの最大値であると仮定すると、h=1、c=5、d=6であり、対応する最適化周波数帯がλ_A=λ1であり、最適化分割閾値がC=C_λ1_5_6=((K_1_mean)-5*△K_1-、(K_1_mean)+6*△K_1+)であり、モデル化最適化認識率がD=D_λh_c_d=98%である。
工程1で、m2=3の時に、作業員が3kgの完成品炒飯を取ってモデル評価用の炒飯試料Bとし、且つ2kgの炒飯試料B中のハムのさいの目切りH_1を全て選び出し、ハムのさいの目切りH_1のみを含む炒飯試料B&H_1、ハムのさいの目切りH_1を含まない炒飯試料B-H_1、全成分を含む炒飯試料B_B 1kgを得、
工程2で、中央制御モジュール304におけるモデル自己評価モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュール(図2に示す)を起動し、炒飯ボックス自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール304に伝送して、メインコンベヤベルト205にある炒飯ボックス201を1周期運転させてから事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させるように位置センサー204を制御し、a=2の時に、作業員が炒飯試料B_Bを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション303の前のワークステーションにある2つの炒飯ボックス201内に広げ、炒飯試料B-H_1を単層で互に重ならないように結像ワークステーション303の前のワークステーションにある2つの炒飯ボックス201内に広げ、炒飯試料B&H_1を単層で互いに重ならないように結像ワークステーション303の前のワークステーションにある2つの炒飯ボックス201内に広げて、炒飯試料B_B薄層のみを含む2つの炒飯ボックス201、炒飯試料B-H_1薄層のみを含む2つの炒飯ボックス201、炒飯試料B&H_1薄層のみを含む2つの炒飯ボックス201を得、
前記メインコンベヤベルト205が楕円形であり、1回転の運転を1周期とする。
工程4で、中央制御モジュール304におけるモデル自己評価モジュール中のモデル自己評価起動モジュールをクリックし、モデル自己評価起動モジュールが信号を中央制御モジュール304に伝送し、ステップ1で得られた最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cにより、中央制御モジュール304によって最適化周波数帯λ_Aに対応する光源をオンし、カメラ301がλ_Aに対応する光源の照射した2つの炒飯試料B_Bの画像I_B_B_1、I_B_B_2、a=2個の炒飯試料B-H_1の画像I_B-H_1_1、I_B-H_1_2、a=2個の炒飯試料B&H_1の画像I_B&H_1_1、I_B&H_1_2を取得し、中央制御モジュール304が順に最適化分割閾値Cにより画像I_B_B_1、I_B_B_2、I_B-H_1_1、I_B-H_1_2、I_B&H_1_1、I_B&H_1_2中のハムのさいの目切りH_1の数量を認識し、且つ認識結果を作業員の入力したハムのさいの目切りH_1数量と比較して評価認識率Fを算出し、
工程5で、評価認識率Fが所期の認識率G=95%以上である場合に、制御ソフトウェアが最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを自動的に保存し、且つステップ3の炒飯自己適応定量に移行し、モデル認識率Fが所期の認識率G=95%より小さい場合に、ステップ1の全ての工程を繰り返す。
工程1で、I=60、L=350の時に、ステップ1の工程1の標準配合、標準プロセス及びデバイスによって量産を開始して小分け待ち完成品炒飯を得た後、中央制御モジュール304中の炒飯自己適応定量モジュールに1部の炒飯のキー具材の数量60粒及び1部の炒飯の総重量350gを入力し、炒飯自己適応定量モジュール中の「自己適応定量運転」モジュール(図3に示す)をクリックし、「自己適応定量運転」モジュールが信号を中央制御モジュール304に伝送して、ホッパー101中の小分け待ち完成品炒飯の自己適応定量小分けを開始するように定量装置を制御し、
工程2で、定量小分けを開始した後、ホッパー101中の小分け待ち完成品米飯が、単層滝が落ちるように、均一速度で運動している状態にあるメインコンベヤベルト205の表面に対応するワークステーションの炒飯ボックス201内に落ち込み、炒飯ボックス201における単層薄層状態にある米飯が炒飯ボックス201を基本ユニットとしてカメラ301の下方を通過し、中央制御モジュール304が位置センサー204によって炒飯ボックス201の各ワークステーションに対する移動挙動を感知し、炒飯ボックス201がワークステーションを移動するたびにカメラ301が結像ワークステーション303に対応する炒飯ボックス内の完成品炒飯の画像情報を1回撮影し、
工程3で、f=6、△g=3の時に、中央制御モジュール304がステップ1で決定された分割閾値Cに基づいて、カメラ301の下方の炒飯ボックス201中の製品米飯を速やかに認識し且つその中のハムのさいの目切りH_1の個数J_cを得、それによって結像ワークステーション303と炒飯落下ワークステーション107との間のf個の小分け待ちワークステーションにある炒飯ボックス201中の炒飯に対応するハムのさいの目切りH_1の個数J-1、J-2、J-3、J-4、J-5、J-6を得、中央制御モジュール304がf個の小分けワークステーションにある炒飯ボックス201内のキー具材個数J-1、J-2、……、J-(f-1)、J-fに基づいて、2つの炒飯ボックス201内の炒飯を1グループとして同一の包装容器に入れて1部の炒飯のキー具材数量60±3を得ることを目標として、自己適応方式によって、全ての炒飯ボックス201のうちの任意の2グループの炒飯ボックス内のキー具材の最適化マッチング組み合わせを決定し、且つマッチング結果配列Mに記録し、
炒飯ボックス201がワークステーションを移動するたびに中央制御モジュール304が位置センサー204によって感知した時に、中央制御モジュール304によって結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス201内のキー具材の数量J_cを認識し、J_cを「炒飯自己適応定量モジュール」インタフェースの「結像ワークステーションキー具材H_i個数」に対応するテキストボックスに表示し、且つそれに基づいてマッチング結果記録配列Mを更新し、
前記マッチング結果記録配列Mの構築及び定義方法は以下の通りであり、炒飯ボックス201を2つずつ組み合わせてマッチングするために、3行、f+2列で且つ初期値が0の配列Mを作成し、配列の1列目~f+2列目が順に小分け装置における結像ワークステーション303、f個の小分け待ちワークステーション及び炒飯落下ワークステーション107に対応し、配列Mの1行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201中のキー具材の粒子数を記憶するためのものであり、配列Mの2行目が配列の列に対応するワークステーションの炒飯ボックス201中の炒飯の落下経路を記録するためのものであり、2行目のある列の数値が0の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201に炒飯がないことを意味し、2行目のある列の数値が1の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201中の炒飯が落下経路1に入るべきであることを意味し、2行目のある列の数値が2の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201中の炒飯が落下経路2に入るべきであることを意味し、2行目のある列の数値が3の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201中の炒飯が落下経路3に入るべきであることを意味し、配列Mの3行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201同士のマッチング状況を記憶するためのものであり、3行目の最後の列から1列目へマッチングし、3行目のある2列の数値がそれぞれ1と2であり且つこれら2列の2行目の数値が同時に1であり又は同時に2である時にこれら2列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201中の炒飯を1つの包装容器にマッチング可能であることを意味し、3行目のある列の数値が0の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス201が成功的にマッチングされなかったことを意味し、
前記小分け待ちワークステーションが即ち結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のワークステーションである。
まず、配列Mのf+2列目2行目、3行目の数値を一次定量制御パラメータP1=M(2,f+2)、P2=M(3,f+2)に割り当て、図5(a)から分かるように、P1=M(2,f+2)=M(2、8)=1、P2=M(3,f+2)=M(3、8)=1であり、
続いて、kの値として順に2、3、……、f+1、f+2を取り、M(:,(f+3)-k)=M(:,(f+2)-k)によって配列Mの値を全体的に1列後退させ、結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス201内のキー具材の数量J_cを配列に保存してM(1,1)=J_cにし、J_c=0の時に、M(2,1)=M(3,1)=0と設置し、J_c=32と仮定すると、図5(a)から分かるように、配列Mを全体的に1列後退させ且つJ_cを配列に保存した後図5(b)に示す配列Mの値が得られ、
最後に、J_c=32≠0と仮定すると、kの値として順にf+2、f+1、……、3、2を取り、M(2,k)=3の時にM(1,k)+M(1,1)を計算し、k値がマッチング要求I-△g≦M(1,k)+M(1,1)≦I+△g且つM(2,2:k)≠3-Tempを満たす場合に、M(2,k)=M(2,1)=3-Temp、M(3,k)=1、M(3,1)=2、Temp=M(2,1)になり、配列Mの更新を終了し、k値がマッチング要求I-△g≦M(1,k)+M(1,1)≦I+△g且つM(2,2:k)≠3-Tempを満たさない場合に、M(2,1)=3、M(3,1)=0になり、配列Mの更新を終了し、図5(b)から分かるように、k=5の時に、M(2,k)=M(2、5)=3であり、この時にM(1,k)=26、M(1,1)=J_c=32であり、I-△g≦M(1,k)+M(1,1)≦I+△gに代入すると、57≦26+32=58≦63且つM(2,2:5)≠2になり、即ちk=5の時にマッチング要求を満たすことになり、M(2,5)=M(2,1)=3-Temp=3-1=2(図5bから分かるように前回に成功的にマッチングしたのは落下経路1の組み合わせであり、即ち現在Tempの値が1である)、M(3,5)=1、M(3,1)=2、Temp=M(2,1)=2と設置し、配列Mの更新を終了し、図5(c)に示すようになり、
工程4で、配列Mを更新すると同時に、中央制御モジュール304が一次定量制御パラメータP1、P2により、1番の炒飯ガイドプレート402、2番の炒飯ガイドプレート405を制御することで炒飯のシュートでの落下軌跡を制御して、組み合わせ炒飯ボックス201内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションI 404又は一次定量ワークステーションII 407に対応する包装容器内に落ち込むことを確保し、
工程5で、一次定量ワークステーションI 404又は一次定量ワークステーションII 407の包装容器内の炒飯総重量が設定された1部の炒飯の総重量Lと一致することを確保するために、一次定量ワークステーションI 404又は一次定量ワークステーションII 407の包装容器内の炒飯が包装容器と共に二次定量ワークステーション502に送り込まれ、中央制御モジュール304が二次定量ワークステーション502にある包装容器内の炒飯の重量に応じて、特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション502にある包装容器内に落ち込むように案内し、それによって二次定量ワークステーション502を通過した後各包装容器内の炒飯総重量が一致するだけでなく、各包装容器内のキー具材の数量も一致し、その後、次の炒飯ボックス201が結像ワークステーション303に入ったことを位置センサー204が感知すると、このステップの工程2、工程3、工程4、工程5を繰り返し、
前記グローバル変数Tempの初期値が2であり、
組み合わせ炒飯ボックス201内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションに落ち込むことを確保する前記方法は以下の通りであり、制御ソフトウェアが配列Mから一次定量制御パラメータP1、P2の値を読み取って炒飯落下ワークステーション107の炒飯ボックス201内の炒飯の落下経路を決定し、P1=1且つP2=1の時に炒飯が落下経路1に入り、中央制御モジュール304が、炒飯落下メインシュート401にある1番の炒飯ガイドプレート402を上向きに開け、2番の炒飯ガイドプレート405を閉めるように制御することで、炒飯落下ワークステーション107にある炒飯ボックス201内の炒飯が一次定量ワークステーションI 404に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、P1=1且つP2=2の時に炒飯が落下経路1に入り、炒飯落下メインシュート401にある1番の炒飯ガイドプレート402を上向きに開け、2番の炒飯ガイドプレート405を閉めることで、炒飯落下ワークステーション107にある炒飯ボックス201内の炒飯が一次定量ワークステーションI 404に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション502に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト409を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションI 404に送り込むように包装容器供給機構408を制御し、また、P1=2且つP2=1の時に炒飯が落下経路2に入り、炒飯落下メインシュート401にある1番の炒飯ガイドプレート402を閉め、2番の炒飯ガイドプレート405を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション107にある炒飯ボックス201内の炒飯が一次定量ワークステーションII 407に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、P1=2且つP2=2の時に炒飯が落下経路2に入り、炒飯落下メインシュート401にある1番の炒飯ガイドプレート402を閉め、2番の炒飯ガイドプレート405を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション107にある炒飯ボックス201内の炒飯が一次定量ワークステーションII 407に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション502に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト409を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションII 407に送り込むように包装容器供給機構408を制御し、また、P1=3の時に炒飯が落下経路3に入り、炒飯落下メインシュート401にある1番、2番の炒飯ガイドプレート405を全て閉めることで、炒飯落下ワークステーション107にある炒飯ボックス201内の炒飯が炒飯落下メインシュート401を経由して炒飯戻りホッパー601に落ち込むように案内し、また、P1=0の時に炒飯落下ワークステーションの炒飯ボックス内に炒飯がなく、炒飯落下メインシュート401にある1番の炒飯ガイドプレート402、2番の炒飯ガイドプレート405を全て閉める。
特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション502にある包装容器内に落ち込むように案内する前記方法は以下の通りであり、二次定量ワークステーション502の下にある電子はかりがその上方の包装容器及びその中の炒飯の総重量M1をリアルタイムで検出し、中央制御モジュール304が二次定量炒飯供給装置を起動して動作させ、L-M1>0の時に、重量がL-M1のバランスウェイト炒飯を包装容器に送り込んで、二次定量包装容器及びその中の米飯の総重量をちょうど設置値Lに等しくし、L-M1=0の時に、包装容器中の炒飯の総重量がちょうど設置値Lに等しく、バランスウェイトを加える必要がなく、L-M1<0の時に、包装容器中の炒飯の総重量がすでに設置値Lを超えており、この1部の炒飯を重量超過として処理し、
前記バランスウェイト炒飯はキー具材H_iを含まないことを除き、配合、プロセス、デバイスが全てステップ1の工程1の小分け待ち完成品炒飯と完全に同様であり、
前記中央制御モジュール304に小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cが保存された場合に、中央制御モジュール304がステップ1及びステップ2をスキップし、保存された最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを直接的に呼び出してステップ3を実行し、制御ソフトウェアが小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを呼び出すことができない場合に、順にステップ1、ステップ2、ステップ3を実行する。
前記装置は、具体的な構造としては、ホッパー101、電気制御炒飯排出装置102、振動器I 103、振動器II 104、炒飯充填ガイドプレート105、炒飯充填ワークステーション106、炒飯落下ワークステーション107、炒飯ボックス201、伝動チェーン202、駆動モータ203、位置センサー204、メインコンベヤベルト205、カメラ301、光源302、結像ワークステーション303、中央制御モジュール304、コンピュータ305、炒飯落下メインシュート401、1番の炒飯ガイドプレート402、1番のサブシュート403、一次定量ワークステーションI 404、2番の炒飯ガイドプレート405、2番のサブシュート406、一次定量ワークステーションII 407、包装容器供給機構408、一次定量コンベヤベルト409、二次定量コンベヤベルト501、二次定量ワークステーション502、バランスウェイト炒飯ホッパー503、バランスウェイト電気制御排出装置504、電子はかり505、振動器III 506、炒飯戻りホッパー601、炒飯戻り管路602を含み、
前記炒飯充填装置は、ホッパー101、電気制御炒飯排出装置102、振動器I 103、振動器II 104、炒飯充填ガイドプレート105から構成され、その中で電気制御炒飯排出装置102がホッパー101の炒飯排出口の底部に位置し、且つ振動器I 103に接続され、炒飯充填ガイドプレート105が電気制御炒飯排出装置102の下方に位置し、且つ振動器II 104に接続され、炒飯充填ガイドプレート105の傾斜角度が45°であり、上端をA端と記し、下端をB端と記し、B端の下方が炒飯ボックス201に対応し、
前記電気制御炒飯排出装置102、振動器I 103、振動器II 104が全てデータ線を介して中央制御モジュール304に接続され、炒飯充填装置の動作工程は、電気制御炒飯排出装置102と振動器I 103がホッパー101中の小分け待ち米飯を設定速度で炒飯充填ガイドプレート105に搬送し、炒飯充填ガイドプレート105と振動器II 104が提携動作して電気制御炒飯排出装置102からの炒飯を分散して、均一速度で運動しているメインコンベヤベルト205の表面に対応する炒飯ボックス201内に滑落させるようになっている。
前記具材認識装置は、カメラ301、光源302を含み、その中でカメラ301及び光源302が結像ワークステーション303の直上に設置され、且つ共にデータ線を介して中央制御モジュール304に接続され、前記光源302が3つの異なる周波数帯の光線(λ1=450nm、λ2=550nm、λ3=650nm)を射出可能な光源を含んで構成され且つ特定周波数帯の光線が中央制御モジュール304に制御されて単独で射出可能であり、炒飯ボックス201が結像ワークステーション303まで移動すると、センサーをトリガ可能であり、中央制御モジュール304がトリガ信号を受信すると、カメラ301及び光源302をオンするように制御し、結像ワークステーション303にある対応する炒飯ボックス201の内部の炒飯の画像を取得し、
前記一次定量装置は、炒飯落下メインシュート401、1番の炒飯ガイドプレート402、1番のサブシュート403、一次定量ワークステーションI 404、2番の炒飯ガイドプレート405、2番のサブシュート406、一次定量ワークステーションII 407、包装容器供給機構408、一次定量コンベヤベルト409を含み、
前記炒飯落下ワークステーション107がメインコンベヤベルト205の末端に設置され、前記炒飯落下メインシュート401の開口が炒飯落下ワークステーション107の下方に位置し、それによって炒飯ボックス201が炒飯落下ワークステーション107に到達したら、その内部の炒飯が重力によって炒飯落下メインシュート401の入口に落ちることが可能であり、
前記炒飯落下メインシュート401は傾斜して設置され、内壁面が炒飯を自由に滑落可能な平滑材料であり、
前記炒飯落下メインシュート401の下方には順に1番のサブシュート403と2番のサブシュート406が連通設置され、前記炒飯落下メインシュート401と1番のサブシュート403との連通箇所に1番の炒飯ガイドプレート402が設けられ、前記炒飯落下メインシュート401と2番のサブシュート406との連通箇所に2番の炒飯ガイドプレート405が設けられ、前記1番のサブシュート403の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションI 404が設けられ、前記2番のサブシュート406の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションII 407が設けられ、
前記炒飯ガイドプレート402と炒飯ガイドプレート405がサブシュートの入口、即ちサブシュートと炒飯落下メインシュート401との連通箇所を開閉するためのものであり、炒飯ガイドプレート402又は炒飯ガイドプレート405を開ける時に、サブシュートの入口が開けられると同時に、炒飯落下メインシュート401を塞ぐことになり、それによって炒飯が必ずサブシュートの入口から滑落する。
炒飯が炒飯ボックス201から炒飯落下メインシュート401の入口に落ちた時に、中央制御モジュール304が1番の炒飯ガイドプレート402、2番の炒飯ガイドプレート405の開閉を制御することで、炒飯を3本の異なる軌跡に沿って落ちさせることができ、1番の炒飯ガイドプレート402、2番の炒飯ガイドプレート405を全て閉めた時に、炒飯が炒飯落下メインシュート401の入口から入って炒飯落下メインシュート401の出口から落ちた後、炒飯戻り装置601に入り、また、1番の炒飯ガイドプレート402を開け、2番の炒飯ガイドプレート405を閉めた時に、炒飯が1番のサブシュート403の入口に入り、且つ1番のサブシュート403から落ちた後一次定量ワークステーションI 404の包装容器内に入り、また、1番の炒飯ガイドプレート402を閉め、2番の炒飯ガイドプレート405を開けた時に、炒飯が2番のサブシュート406の入口に入り、且つ2番のサブシュート406から落ちた後一次定量ワークステーションII 407に対応する包装容器内に入り、また、前記包装容器供給機構408が制御モジュールに制御されて空きの包装容器を一次定量ワークステーションI 404と一次定量ワークステーションII 407に送り込むことができ、
前記一次定量ワークステーションI 404と一次定量ワークステーションII 407の下方に一次定量コンベヤベルト409が設けられ、前記一次定量コンベヤベルト409が中央制御モジュール304に電気的に接続され、
前記一次定量コンベヤベルト409が中央制御モジュール304に制御されて一次定量が完了した包装容器を二次定量モジュールに搬送でき、
前記二次定量モジュール、二次定量コンベヤベルト501、二次定量ワークステーション502、バランスウェイト炒飯ホッパー503、バランスウェイト電気制御排出装置504、電子はかり505、振動器III 506を含み、その中で二次定量コンベヤベルト501が一次定量コンベヤベルト409に繋がり、中央制御モジュール304に制御されて包装容器を搬送でき、前記二次定量ワークステーション502がバランスウェイト電気制御排出装置504の出口の下方に設置され、前記電子はかり505が二次定量ワークステーション502の下方に設置され、
前記二次定量コンベヤベルト501、バランスウェイト電気制御排出装置504、電子はかり505が全てデータ線を介して中央制御モジュール304に接続され、
前記中央制御モジュール304は、プログラム可能なコントローラ、電源を含み、且つコンピュータ305に電気的に接続されている。
102 電気制御炒飯排出装置
103 振動器I
104 振動器II
105 炒飯充填ガイドプレート
106 炒飯充填ワークステーション
107 炒飯落下ワークステーション
201 炒飯ボックス
202 伝動チェーン
203 駆動モータ
204 位置センサー
205 メインコンベヤベルト
301 カメラ
302 光源
303 結像ワークステーション
304 中央制御モジュール
305 コンピュータ
401 炒飯落下メインシュート
402 1番の炒飯ガイドプレート
403 1番のサブシュート
404 一次定量ワークステーションI
405 2番の炒飯ガイドプレート
406 2番のサブシュート
407 一次定量ワークステーションII
408 包装容器供給機構
409 一次定量コンベヤベルト
501 二次定量コンベヤベルト
502 二次定量ワークステーション
503 バランスウェイト炒飯ホッパー
504 バランスウェイト電気制御排出装置
505 電子はかり
506 振動器III
601 炒飯戻りホッパー
602 炒飯戻り管路
Claims (10)
- 下記のステップに従って行い、
ステップ1で、キー具材認識モデルの自己構築は下記の工程を含み、
工程1で、標準配合として米飯、食用油、m種の具材、n種の調味料液を含む炒飯をセントラルキッチン標準化プロセスによって特定のデバイスで炒めて得られた小分け待ち完成品炒飯から、小分け待ち完成品炒飯の第i種の具材H_iを選択して、定量されるキー具材とし、
工程2で、m1 kgの小分け待ち完成品炒飯を取ってモデル構築用の炒飯試料Aとし、且つモデル構築用炒飯試料A中のキー具材H_iを他の炒飯成分から分離し、キー具材H_iのみを含む炒飯試料A&H_i及びキー具材H_iを含まない炒飯試料A-H_iを得、
工程3で、この方法に対応する中央制御モジュール(304)を起動し、中央制御モジュール(304)はモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールを含み、且つモデル自己構築モジュール、モデル自己評価モジュール、炒飯自己適応定量モジュールに電気的に接続されており、
前記モデル自己構築モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己構築起動モジュールを含み、前記モデル自己評価モジュールは炒飯ボックス自己復帰モジュールとモデル自己評価起動モジュールを含み、前記炒飯自己適応定量モジュールは自己適応定量運転モジュールを含み、
まず、中央制御モジュール(304)におけるモデル自己構築モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール(304)に伝送して位置センサー(204)とメインコンベヤベルト(205)の運動を制御し、メインコンベヤベルト(205)にある炒飯ボックス(201)を事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させ、次に、炒飯試料A&H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション(303)の前の他のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス(201)内に広げ、炒飯試料A-H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション(303)の前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス(201)内に広げて、炒飯試料A&H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックス(201)及び炒飯試料A-H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックス(201)を得、aが正整数であり、
工程4で、モデル自己構築モジュールに、小分け待ち炒飯製品名称X1、キー具材名称X2、炒飯試料A&H_i薄層所在炒飯ボックス(201)に対応するワークステーション番号及び各炒飯ボックス(201)に含まれるキー具材H_iの数量、炒飯試料A-H_i薄層所在炒飯ボックス(201)に対応するワークステーション番号の関連情報を入力し、また、モデル自己構築モジュールインタフェース中のモデル自己構築起動モジュールをクリックし、信号を中央制御モジュール(304)に伝送して、炒飯試料A&H_i、A-H_i及びa個の空き炒飯ボックス(201)がb個の異なる周波数帯λ1、λ2、……、λ(b-1)、λb光源に照射された画像I_A&H_i_h_j、I_A-H_i_h_j、I_O_h_jを自動的に収集するように、カメラ(301)を制御し、中央制御モジュール(304)によって、キー具材認識の最適化周波数帯λ_A及び最適化分割閾値Cを自動的に最適化し、モデル化最適化認識率Dを自動的に計算、表示し、h∈[1,b]、j∈[1,a]であり、h、bが正整数であり、
工程5で、モデル認識率Dが所期の認識率E以上である場合に、ステップ2の「キー具材認識モデルの自己評価」操作に移行し、モデル認識率Dが所期の認識率Eより小さい場合に、このステップの工程2、3、4、5を繰り返し、
ステップ2で、前記キー具材認識モデルの自己評価は下記の工程を含み、
工程1で、m2 kgの完成品炒飯を取ってモデル評価用の炒飯試料Bとし、且つ2*(m2)/3kgの炒飯試料B中のキー具材H_iを他の炒飯成分から分離し、キー具材H_iのみを含む炒飯試料B&H_i、キー具材H_iを含まない炒飯試料B-H_i及び(m2)/3kgの全成分を含む炒飯試料B_Bを得、
工程2で、中央制御モジュール(304)におけるモデル自己評価モジュール中の炒飯ボックス自己復帰モジュールを起動し、炒飯ボックス自己復帰モジュールが信号を中央制御モジュール(304)に伝送して、メインコンベヤベルト(205)にある炒飯ボックス(201)を1周期運転させてから事前定義ワークステーションと完全に重なり合うまで復帰させるように位置センサー(204)を制御し、作業員が炒飯試料B_Bを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション(303)の前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料B-H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション(303)の前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げ、炒飯試料B&H_iを単層で互いに重ならないように結像ワークステーション(303)の前のワークステーションにあるa個の炒飯ボックス内に広げて、炒飯試料B_B薄層のみを含むa個の炒飯ボックス(201)、炒飯試料B-H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックス(201)、炒飯試料B&H_i薄層のみを含むa個の炒飯ボックス(201)を得、
工程3で、中央制御モジュール(304)中のモデル自己評価モジュールに、炒飯試料B_B薄層所在炒飯ボックス(201)のワークステーション番号及び各炒飯ボックス(201)に含まれるキー具材H_iの数量、炒飯試料B-H_i薄層所在炒飯ボックス(201)のワークステーション番号、炒飯試料B&H_i薄層所在炒飯ボックス(201)のワークステーション番号及び各炒飯ボックス(201)に含まれるキー具材H_iの数量の関連情報を入力し、
工程4で、中央制御モジュール(304)におけるモデル自己評価モジュール中のモデル自己評価起動モジュールをクリックし、モデル自己評価起動モジュールが信号を中央制御モジュール(304)に伝送し、ステップ1で得られた最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cにより、中央制御モジュール(304)によって最適化周波数帯λ_Aに対応する光源をオンし、カメラ(301)がλ_Aに対応する光源の照射したa個の炒飯試料B_Bの画像I_B_B_j、a個の炒飯試料B-H_iの画像I_B-H_i_j、a個の炒飯試料B&H_iの画像I_B&H_i_jを取得し、中央制御モジュール(304)が順に最適化分割閾値Cにより画像I_B_B_j、I_B-H_i_j、I_B&H_i_j中のキー具材H_iの数量を認識し、且つ認識結果を作業員の入力したキー具材H_iの数量と比較して評価認識率Fを算出し、
工程5で、評価認識率Fが所期の認識率G以上である場合に、制御ソフトウェアが最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを自動的に保存し、且つステップ3の炒飯自己適応定量に移行し、モデル認識率Fが所期の認識率Gより小さい場合に、ステップ1の全ての工程を繰り返し、
ステップ3で、量産炒飯小分けの自己適応定量は下記の工程を含み、
工程1で、ステップ1の工程1の標準配合、標準プロセス及びデバイスによって量産を開始して小分け待ち完成品炒飯を得た後、中央制御モジュール(304)中の炒飯自己適応定量モジュールに1部の炒飯のキー具材の数量I粒及び1部の炒飯の総重量Lの情報を入力し、炒飯自己適応定量モジュール中の「自己適応定量運転」モジュールをクリックし、「自己適応定量運転」モジュールが信号を中央制御モジュール(304)に伝送して、ホッパー(101)中の小分け待ち完成品炒飯の自己適応定量小分けを開始するように定量装置を制御し、
工程2で、定量小分けを開始した後、ホッパー(101)中の小分け待ち完成品米飯が、単層滝が落ちるように、均一速度で運動している状態にあるメインコンベヤベルト(205)の表面に対応するワークステーションの炒飯ボックス(201)内に落ち込み、炒飯ボックス(201)における単層薄層状態にある米飯が炒飯ボックス(201)を基本ユニットとしてカメラ(301)の下方を通過し、中央制御モジュール(304)が位置センサー(204)によって炒飯ボックス(201)の各ワークステーションに対する移動挙動を感知し、炒飯ボックス(201)がワークステーションを移動するたびにカメラ(301)が結像ワークステーション(303)に対応する炒飯ボックス内の完成品炒飯
の最適化周波数帯λ_Aでの画像情報を1回撮影し、
工程3で、中央制御モジュール(304)がステップ1で決定された分割閾値Cに基づいて、カメラ(301)の下方の炒飯ボックス(201)中の製品米飯を速やかに認識し且つその中のキー具材H_iの個数J_cを得、それによって結像ワークステーション(303)と炒飯落下ワークステーション(107)との間のf個の小分け待ちワークステーションにある炒飯ボックス(201)中の炒飯に対応するキー具材H_iの個数J-1、J-2、……、J-(f-1)、J-fを得、中央制御モジュール(304)がf個の小分けワークステーションにある炒飯ボックス(201)内のキー具材の個数J-1、J-2、……、J-(f-1)、J-fに基づいて、2つの炒飯ボックス(201)内の炒飯を1グループとして同一の包装容器に入れて1部の炒飯のキー具材数量I±△gを得ることを目標として、自己適応方式によって、全ての炒飯ボックス(201)のうちの任意の2グループの炒飯ボックス内のキー具材の最適化マッチング組み合わせを決定し、且つマッチング結果を配列Mに記録し、炒飯ボックス(201)がワークステーションを移動するたびに中央制御モジュール(304)が位置センサー(204)によって感知した時に、中央制御モジュール(304)によって結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス(201)内のキー具材の数量J_cを認識し、且つそれに基づいてマッチング結果記録配列Mを更新し、
前記マッチング結果記録配列Mの構築及び定義方法は以下の通りであり、炒飯ボックス(201)を2つずつ組み合わせてマッチングするために、3行、f+2列で且つ初期値が0の配列Mを作成し、配列の1列目~f+2列目が順に小分け装置における結像ワークステーション303、f個の小分け待ちワークステーション及び炒飯落下ワークステーション(107)に対応し、配列Mの1行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)中のキー具材の粒子数を記憶するためのものであり、配列Mの2行目が配列の列に対応するワークステーションの炒飯ボックス(201)中の炒飯の落下経路を記録するためのものであり、2行目のある列の数値が0の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)に炒飯がないことを意味し、2行目のある列の数値が1の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)中の炒飯が落下経路1に入るべきであることを意味し、2行目のある列の数値が2の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)中の炒飯が落下経路2に入るべきであることを意味し、2行目のある列の数値が3の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)中の炒飯が落下経路3に入るべきであることを意味し、配列Mの3行目が配列の列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)同士のマッチング状況を記憶するためのものであり、3行目の最後の列から1列目へマッチングし、3行目のある2列の数値がそれぞれ1と2であり且つこれら2列の2行目の数値が同時に1であり又は同時に2である時にこれら2列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)中の炒飯を1つの包装容器にマッチング可能であることを意味し、3行目のある列の数値が0の時にこの列に対応するワークステーションにある炒飯ボックス(201)が成功的にマッチングされなかったことを意味し
、
前記マッチング結果記録配列Mの更新方法は以下の通りであり、中央制御モジュール(304)が結像ワークステーション(304)に新しく入った炒飯ボックス(201)内のキー具材の数量J_cを取得すると、配列Mを更新し、まず、配列Mのf+2列目2行目、3行目の数値を一次定量制御パラメータP1=M(2,f+2)、P2=M(3,f+2)に割り当て、続いて、M(:,(f+3)-k)=M(:,(f+2)-k)によって配列Mの値を全体的に1列後退させ、ただし、kの値として順に2、3、……、f+1、f+2を取り、結像ワークステーションに新しく入った炒飯ボックス(201)内のキー具材の数量J_cを配列に保存してM(1,1)=J_cにし、J_c=0の時に、M(2,1)=M(3,1)=0と設置し、最後に、J_c≠0の時に、kの値として順にf+2、f+1、……、3、2を取り、M(2,k)=3の時にM(1,k)+M(1,1)を計算し、k値がI-△g≦M(1,k)+M(1,1)≦I+△g且つM(2,2:k)≠3-Tempを満たす場合に、M(2,k)=M(2,1)=3-Temp、M(3,k)=1、M(3,1)=2、Temp=M(2,1)になり、配列Mの更新を終了し、k値がI-△g≦M(1,k)+M(1,1)≦I+△g且つM(2,2:k)≠3-Tempを満たさない場合に、M(2,1)=3,M(3,1)=0になり、配列Mの更新を終了し、
工程4で、配列Mを更新すると同時に、中央制御モジュール(304)が一次定量制御パラメータP1、P2により、1番の炒飯ガイドプレート(402)と2番の炒飯ガイドプレート(405)の開閉を制御することで炒飯のシュートでの落下軌跡を制御して、組み合わせ炒飯ボックス(201)内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションI(404)又は一次定量ワークステーションII(407)に対応する包装容器内に落ち込むことを確保し、
工程5で、一次定量ワークステーションI(404)又は一次定量ワークステーションII(407)の包装容器内の炒飯の総重量が設定された1部の炒飯の総重量Lと一致することを確保するために、一次定量ワークステーションI(404)又は一次定量ワークステーションII(407)の包装容器内の炒飯が包装容器と共に二次定量ワークステーション(502)に送り込まれ、中央制御モジュール(304)が二次定量ワークステーション(502)にある包装容器内の炒飯の重量に応じて、特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション(502)にある包装容器内に落ち込むように案内し、それによって二次定量ワークステーション(502)を通過した後各包装容器内の炒飯の総重量が一致するだけでなく、各包装容器内のキー具材の数量も一致し、その後、次の炒飯ボックス(201)が結像ワークステーション(303)に入ったことを位置センサー(204)が感知すると、このステップの工程2、工程3、工程4、工程5を繰り返し、
前記グローバル変数Tempの初期値が2であり、
炒飯戻りホッパー(601)中の炒飯が炒飯戻り管路(602)を経由して気流搬送方式でホッパー(101)に搬送され、
前記中央制御モジュール(304)に小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cが保存された場合に、制御ソフトウェアがステップ1及びステップ2をスキップし、保存された最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを直接的に呼び出してステップ3を実行し、制御ソフトウェアが小分け待ち炒飯に対応する最適化周波数帯λ_A、最適化分割閾値Cを呼び出すことができない場合に、順にステップ1、ステップ2、ステップ3を実行することを特徴とするセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。 - ステップ1における前記所期の認識率Eが95%-100%であることを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
- ステップ1における前記ワークステーションの事前定義方法は以下の通りであり、メインコンベヤベルト(205)を起動して1~60s運転させてからメインコンベヤベルト(205)の駆動モータ(203)の電源をオフし、それによってメインコンベヤベルト(205)の表面のある炒飯ボックス(201)の位置が結像システムカメラ(301)の直下にあるようになり、この時のメインコンベヤベルト(205)の位置を位置センサー(204)のトリガ位置とし、メインコンベヤベルト(205)の運動方向(即ち、ホッパー(101)の炒飯落下口下方の炒飯充填ボックスからメインコンベヤベルト(205)の末端の炒飯落下ボックスまで)に沿ってメインコンベヤベルト(205)の表面の炒飯ボックス(201)の所在する位置に1から順に番号を付け、炒飯ボックスが一対一にワークステーションに対応し、それによってメインコンベヤベルト(205)におけるワークステーションの位置及びそれに対応する番号を得、ただし、ホッパー(101)の炒飯落下口下方の1番のワークステーションを炒飯充填ワークステーション(106)と定義し、カメラ(301)の下方に対向するワークステーションを結像ワークステーション(303)と定義し、メインコンベヤベルト(205)の末端の炒飯落下ワークステーション(107)を炒飯落下ワークステーション(107)と定義し、
前記位置センサー(204)のトリガ位置の設定を完了した後、各炒飯ボックス(201)がカメラ(301)の直下を通過するたびに、位置トリガーがリアルタイムで1回トリガし且つ中央制御モジュール(304)にトリガ信号を1回送信することができることを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方
法。 - ステップ1における前記画像I_A&H_i_h_j、I_A-H_i_h_j、I_O_h_jの画素階調値範囲が[0 255]であることを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
- ステップ1における前記キー具材認識の最適化周波数帯λ_A及び最適化分割閾値Cの自動的最適化方法は以下の通りであり、h番目の周波数帯λh光源でのa個の炒飯試料A&H_iの画像I_A&H_i_h_j、a個の炒飯試料A-H_iの画像I_A-H_i_h_j、a個の空き炒飯ボックス(201)の画像I_O_h_jに対して、それぞれ画像I_A&H_i_h_jのヒストグラムを生成してヒストグラムピーク値に対応するピーク値階調値K_h_jを得、a個のピーク値階調値K_h_jの平均値K_h_meanを算出し、h番目の周波数帯分割閾値の下がり最適化ストライド△K_h-及び上がり最適化ストライド△K_h+により、分割閾値の下がり最適化方向でのp個の下がり最適化閾値(K_h_mean)-c*△K_h-及び上がり最適化方向でのq個の上がり最適化閾値(K_h_mean)+d*△K_h+を決定し、下がり最適化閾値を任意に1つ取り且つ上がり最適化閾値を任意に1つ取ることでp*q個の組み合わせ最適化閾値C_λh_c_d=((K_h_mean)-c*△K_h-,(K_h_mean)+d*△K_h+)を得、且つ(K_h_mean)-c*△K_h-を画像処理の下限閾値とし、(K_h_mean)+d*△K_h+を画像処理の上限閾値とし、中央制御モジュール(304)が順に最適化閾値C_λh_c_dによりa個の炒飯試料A&H_iの画像I_A&H_i_h_j、a個の炒飯試料A-H_iの画像I_A-H_i_h
_j、a個の空き炒飯ボックス201の画像I_O_h_jを処理して各炒飯ボックス201に対応するキー具材の認識数量を得、各炒飯ボックス201に対応するキー具材の認識数量を入力された各炒飯ボックス201に対応するキー具材の数量と比較し、対応するモデル化認識率D_λh_c_dを計算し、
hの値として順に1、2、……、b-1、bを取り、対応するモデル化認識率D_λh_c_dを順に計算し、モデル化認識率D_λh_c_dとして最大値を取った時に対応するh値、c値、d値により最適化周波数帯がλ_A=λhであり、最適化分割閾値がC=C_λh_c_dであり、モデル化最適化認識率D=D_λh_c_dであると決定でき、ただし、c∈[1,p]、d∈[1,q]であり、c、d、p、qがいずれも正整数であり、
前記下がり最適化ストライド△K_h-及び上がり最適化ストライド△K_h+の決定方法は以下の通りであり、中央制御モジュール(304)が最大の一方向閾値の値の個数Lに基づいて、値域が[0 1]の範囲内にある乱数生成関数Rand(0,1)及び丸め関数Intにより下がり最適化方法の最適化閾値個数p=Int(L*Rand(0,1))及びq=Int(L*Rand(0,1))を得、それにより下がり最適化ストライド△K_h-=Int((K_h_mean)/p)及び上がり最適化ストライド△K_h+=Int((255-(K_h_mean))/q)を計算することを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。 - ステップ2における前記メインコンベヤベルト(205)が楕円形であり、ある開始位置から原点までの1回転の運転を1周期とし、前記所期の認識率Gが95%-100%であることを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
- ステップ3における前記小分け待ちワークステーションが即ち結像ワークステーションと炒飯落下ワークステーションとの間のワークステーションであることを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。
- ステップ3において組み合わせ炒飯ボックス(201)内の炒飯が正確に一次定量ワークステーションに落ち込むことを確保する前記方法は以下の通りであり、P1=1且つP2=1の時に炒飯が落下経路1に入り、中央制御モジュール(304)が、炒飯落下メインシュート(401)にある1番の炒飯ガイドプレート(402)を上向きに開け、2番の炒飯ガイドプレート(405)を閉めるように制御することで、炒飯落下ワークステーション(107)にある炒飯ボックス(201)内の炒飯が一次定量ワークステーションI(404)に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、P1=1且つP2=2の時に炒飯が落下経路1に入り、炒飯落下メインシュート(401)にある1番の炒飯ガイドプレート(402)を上向きに開け、2番の炒飯ガイドプレート(405)を閉めることで、炒飯落下ワークステーション(107)にある炒飯ボックス(201)内の炒飯が一次定量ワークステーションI(404)に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション(502)に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト(409)を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションI(404)に送り込むように包装容器供給機構(408)を制御し、また、P1=2且つP2=1の時に炒飯が落下経路2に入り、炒飯落下メインシュート(401)にある1番の炒飯ガイドプレート(402)を閉め、2番の炒飯ガイドプレート(405)を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション(107)にある炒飯ボックス(201)内の炒飯が一次定量ワークステーションII(407)に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、また、P1=2且つP2=2の時に炒飯が落下経路2に入り、炒飯落下メインシュート(401)にある1番の炒飯ガイドプレート(402)を閉め、2番の炒飯ガイドプレート(405)を上向きに開けることで、炒飯落下ワークステーション(107)にある炒飯ボックス(201)内の炒飯が一次定量ワークステーションII(407)に対応する包装容器内に落ち込むように案内し、且つ包装容器及びその内部の炒飯を二次定量ワークステーション(502)に送り込むように一次定量メインコンベヤベルト(409)を制御すると共に、空きの包装容器を一次定量ワークステーションII(407)に送り込むように包装容器供給機構(408)を制御
し、また、P1=3の時に炒飯が落下経路3に入り、炒飯落下メインシュート(401)にある1番、2番の炒飯ガイドプレート(405)を全て閉めることで、炒飯落下ワークステーション(107)にある炒飯ボックス(201)内の炒飯が炒飯落下メインシュート(401)を経由して炒飯戻りホッパー(601)内に落ち込むように案内し、また、P1=0の時に炒飯落下ワークステーションの炒飯ボックス内に炒飯がなく、炒飯落下メインシュート(401)にある1番の炒飯ガイドプレート(402)、2番の炒飯ガイドプレート(405)を全て閉め、
特定重量のバランスウェイト炒飯が二次定量ワークステーション(502)にある包装容器内に落ち込むように案内する前記方法は以下の通りであり、二次定量ワークステーション(502)の下にある電子はかりがその上方の包装容器及びその中の炒飯の総重量M1をリアルタイムで検出し、中央制御モジュール(304)が二次定量炒飯供給装置を起動して動作させ、L-M1>0の時に、重量がL-M1のバランスウェイト炒飯を包装容器に送り込んで、二次定量包装容器及びその中の米飯の総重量を設置値Lに等しくし、L-M1=0の時に、包装容器中の炒飯の総重量が設置値Lに等しく、バランスウェイトを加える必要がなく、L-M1<0の時に、包装容器中の炒飯の総重量がすでに設置値Lを
超えており、この1部の炒飯を重量超過として処理し、前記バランスウェイト炒飯はキー具材H_iを含まないことを除き、配合、プロセス、デバイスが全てステップ1の工程1の小分け待ち完成品炒飯と完全に同様であることを特徴とする請求項1に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法。 - 炒飯充填装置、炒飯搬送装置、具材認識装置、一次定量装置、二次定量装置、炒飯戻り装置及び中央制御モジュールを含み、
具体的な構造としては、ホッパー(101)、電気制御炒飯排出装置(102)、振動器I(103)、振動器II(104)、炒飯充填ガイドプレート(105)、炒飯充填ワークステーション(106)、炒飯落下ワークステーション(107)、炒飯ボックス(201)、伝動チェーン(202)、駆動モータ(203)、位置センサー(204)、メインコンベヤベルト(205)、カメラ(301)、光源(302)、結像ワークステーション(303)、中央制御モジュール(304)、コンピュータ(305)、炒飯落下メインシュート(401)、1番の炒飯ガイドプレート(402)、1番のサブシュート(403)、一次定量ワークステーションI(404)、2番の炒飯ガイドプレート(405)、2番のサブシュート(406)、一次定量ワークステーションII(407)、包装容器供給機構(408)、一次定量コンベヤベルト(409)、二次定量コンベヤベルト(501)、二次定量ワークステーション(502)、バランスウェイト炒飯ホッパー(503)、バランスウェイト電気制御排出装置(504)、電子はかり(505)、振動器III(506)、炒飯戻りホッパー(601)及び炒飯戻り管路(602)を含み、
前記炒飯充填装置は、ホッパー(101)、電気制御炒飯排出装置(102)、振動器I(103)、振動器II(104)、炒飯充填ガイドプレート(105)から構成され、その中で電気制御炒飯排出装置(102)がホッパー(101)の炒飯排出口の底部に位置し、且つ振動器I(103)に接続され、前記炒飯充填ガイドプレート(105)が電気制御炒飯排出装置(102)の下方に位置し、且つ振動器II(104)に接続され、前記炒飯充填ガイドプレート(105)の下方が炒飯ボックス(201)に対応し、前記電気制御炒飯排出装置(102)、振動器I(103)、振動器II(104)が全て中央制御モジュール(304)に電気的に接続され、
前記炒飯搬送装置は、炒飯ボックス(201)、伝動チェーン(202)、駆動モータ(203)、位置センサー(204)、メインコンベヤベルト(205)から構成され、その中で炒飯ボックス(201)が複数設置され、等ピッチでメインコンベヤベルト(205)に固定され、前記位置センサー(204)がメインコンベヤベルト(205)の両側に設置され、炒飯ボックス(201)の移動距離及びそれに対応する位置を感知、制御するためのものであり、前記位置センサー(204)及び駆動モータ(203)が中央制御モジュール(304)に電気的に接続され、
前記具材認識装置は、カメラ(301)、光源(302)を含み、前記カメラ(301)及び光源(302)が結像ワークステーション(303)の上方に設置され、前記結像
ワークステーション(303)がメインコンベヤベルト(205)の上方に設けられ、前記光源(302)が異なる周波数帯の光線を複数本射出可能な光源を含んで構成され且つ特定周波数帯の光線が中央制御モジュール(304)に制御されて単独で射出可能であり、前記カメラ(301)及び光源(302)が全て中央制御モジュール(304)に電気的に接続され、中央制御モジュール(304)によって、トリガ信号を受信すると、カメラ(301)及び光源(302)をオンするように制御し、結像ワークステーション(303)にある対応する炒飯ボックス(201)の内部の炒飯の画像を取得し、
前記一次定量装置は、炒飯落下メインシュート(401)、1番の炒飯ガイドプレート(402)、1番のサブシュート(403)、一次定量ワークステーションI(404)、2番の炒飯ガイドプレート(405)、2番のサブシュート(406)、一次定量ワークステーションII(407)、包装容器供給機構(408)、一次定量コンベヤベルト(409)を含み、前記炒飯落下ワークステーション(107)がメインコンベヤベルト(205)の末端に設置され、前記炒飯落下メインシュート(401)の開口が炒飯落下ワークステーション(107)の下方に位置し、それによって炒飯ボックス(201)が炒飯落下ワークステーション(107)に到達したら、その内部の炒飯が重力によって炒飯落下メインシュート(401)の入口に落ちることが可能であり、
前記炒飯落下メインシュート(401)の下方には順に1番のサブシュート(403)と2番のサブシュート(406)が連通設置され、前記炒飯落下メインシュート(401)と1番のサブシュート(403)との連通箇所に1番の炒飯ガイドプレート(402)が設けられ、前記炒飯落下メインシュート(401)と2番のサブシュート(406)との連通箇所に2番の炒飯ガイドプレート(405)が設けられ、前記1番のサブシュート(403)の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションI(404)が設けられ、前記2番のサブシュート(406)の下方出口に対応的に一次定量ワークステーションII(407)が設けられ、
前記1番の炒飯ガイドプレート(402)と2番の炒飯ガイドプレート(405)がサブシュートの入口、即ちサブシュートと炒飯落下メインシュート(401)との連通箇所を開閉するためのものであり、前記炒飯落下メインシュート(401)の末端出口に炒飯戻りホッパー(601)が設けられ、
前記1番の炒飯ガイドプレート(402)、2番の炒飯ガイドプレート(405)、包装容器供給機構(408)、一次定量コンベヤベルト(409)が全て中央制御モジュール(304)に電気的に接続され、
前記一次定量ワークステーションI(404)と一次定量ワークステーションII(407)の下方に一次定量コンベヤベルト(409)が設けられ、前記一次定量コンベヤベルト(409)が中央制御モジュール(304)に電気的に接続され、
前記一次定量コンベヤベルト(409)が中央制御モジュール(304)に制御されて一次定量が完了した炒飯の包装容器を二次定量装置に搬送でき、
前記二次定量装置は、二次定量コンベヤベルト(501)、二次定量ワークステーション(502)、バランスウェイト炒飯ホッパー(503)、バランスウェイト電気制御排出装置(504)、電子はかり(505)、振動器III(506)を含み、その中で二次定量コンベヤベルト(501)が一次定量コンベヤベルト(409)に繋がり、中央制御モジュール(304)に制御されて包装容器を搬送でき、前記二次定量ワークステーション(502)がバランスウェイト電気制御排出装置(504)の出口の下方に設置され、前記電子はかり(505)が二次定量ワークステーション(502)の下方に設置され、
前記二次定量コンベヤベルト(501)、バランスウェイト電気制御排出装置(504)、電子はかり(505)が全てデータ線を介して中央制御モジュール(304)に接続され、
前記中央制御モジュール(304)は、プログラム可能なコントローラ、電源を含み、且つコンピュータ(305)に電気的に接続されることを特徴とする請求項1~8のいずれか一項に記載のセントラルキッチン多種具材炒飯の自己適応定量小分け方法を実現する装置。 - 前記炒飯充填ガイドプレート(105)の傾斜角度が30°~60°であり、前記炒飯落下メインシュート(401)は傾斜して設置され、内壁面が炒飯を自由に滑落可能な平滑材料であることを特徴とする請求項9に記載の装置。
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