RU2790793C1 - Method for quality control and determination of parameters of defects in food products during their sorting on a conveyor - Google Patents
Method for quality control and determination of parameters of defects in food products during their sorting on a conveyor Download PDFInfo
- Publication number
- RU2790793C1 RU2790793C1 RU2022120668A RU2022120668A RU2790793C1 RU 2790793 C1 RU2790793 C1 RU 2790793C1 RU 2022120668 A RU2022120668 A RU 2022120668A RU 2022120668 A RU2022120668 A RU 2022120668A RU 2790793 C1 RU2790793 C1 RU 2790793C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- conveyor
- defect
- product
- food products
- food
- Prior art date
Links
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к способам контроля качества пищевых продуктов, таких как овощи и фрукты, а именно к применению анализа цветных изображений для определения видов и параметров дефектов, таких как площадь и глубина залегания у пищевых продуктов на основе метода опорных векторов и алгоритмов сверточной нейронной сети, и может быть использовано при их сортировке на конвейере.The invention relates to methods for quality control of food products, such as vegetables and fruits, namely, the use of color image analysis to determine the types and parameters of defects, such as the area and depth of food products, based on the support vector machine and convolutional neural network algorithms, and can be used when sorting them on the conveyor.
Известен способ оценки и контроля качества пищевых продуктов на динамической производственной линии [патент RU№2613319]. Этот способ основан на оценке окраски пищевого продукта, перемещающегося в системе динамического производства. Каждый продукт получает множество индивидуальных оценок по интенсивностям цветов и окраскам по меньшей мере одного цвета, отвечающего за дефект. Затем происходит сравнение множества индивидуальных оценок продукта с желаемой характеристикой окраски продукта.A known method for assessing and controlling the quality of food products on a dynamic production line [patent RU No. 2613319]. This method is based on the assessment of the color of a food product moving in a dynamic production system. Each product receives a plurality of individual scores for color intensities and tints of at least one color responsible for the defect. A plurality of individual product ratings are then compared to the desired color characteristic of the product.
К недостаткам этого способа можно отнести жесткую зависимость показателя качества от процента окраски пищевого продукта определенным цветом, что может привести к ошибочной идентификации бездефектного продукта, поскольку продукт может не иметь дефекта, но будет отнесен к дефектным, если, например, в случае со фруктами, он является более зрелым, чем остальные.The disadvantages of this method include the rigid dependence of the quality index on the percentage of coloring of the food product with a certain color, which can lead to erroneous identification of a defect-free product, since the product may not have a defect, but will be classified as defective if, for example, in the case of fruits, it is more mature than the others.
Также известен способ оптического контроля качества сельскохозяйственной продукции шарообразной формы при сортировке на конвейере [патент RU №2737607]. Сортируемые объекты сельскохозяйственной продукции шарообразной формы совершают поступательное перемещение на рольганговом конвейере и одновременно вращаются. Для оптического воздействия на объекты используются источники оптического излучения. При помощи поворотного зеркала отраженный от поверхности объекта контроля свет фокусируется на чувствительных элементах гиперспектральной камеры с линейкой оптических сенсоров. Полученное гиперспектральное изображение объекта сравнивается с базой данных, содержащей множество изображений. Поворот зеркала согласован с координатами объекта на конвейере в течение времени, за которое объект совершит полный оборот.Also known is a method of optical quality control of agricultural products of spherical shape when sorting on a conveyor [patent RU No. 2737607]. Sorted objects of agricultural products of a spherical shape make translational movement on a roller conveyor and rotate at the same time. Optical radiation sources are used for optical impact on objects. With the help of a rotary mirror, the light reflected from the surface of the test object is focused on the sensitive elements of the hyperspectral camera with a line of optical sensors. The obtained hyperspectral image of the object is compared with a database containing a plurality of images. The rotation of the mirror is coordinated with the coordinates of the object on the conveyor during the time it takes for the object to make a complete revolution.
К недостаткам известного способа можно отнести отсутствие возможности определения параметров и конкретного месторасположения дефектов у пищевых продуктов, а также возможность работы только с продуктами, имеющие шарообразную форму.The disadvantages of the known method include the inability to determine the parameters and the specific location of defects in food products, as well as the ability to work only with products that have a spherical shape.
Наиболее близким способом того же назначения к заявленному изобретению по совокупности признаков является способ измерения качественных характеристик или дефектов на продуктах или в продуктах, таких как овощи и фрукты [RU №2738327], включающий: обеспечение системы камер на раме измерительного устройства, причем система камер снабжена по меньшей мере одним источником света и по меньшей мере одной камерой для записи изображения; перемещение продукта для измерения с помощью транспортерных средств; управление системой камер с помощью контроллера, включающее подачу первой команды на измерение и запись по меньшей мере одного изображения продукта при по меньшей мере двух частотах или частотных спектрах в первой точке измерения и/или на первом пути измерения; подачу с помощью контроллера по меньшей мере второй команды на измерение для записи по меньшей мере одного изображения продукта при по меньшей мере двух частотах или частотных спектрах во второй точке измерения и/или на втором пути измерения, причем вторая точка измерения и/или второй путь измерения по меньшей мере частично отличаются от первой точки измерения и/или первого пути измерения; составление обзорного изображения продукта для каждой частоты или каждого частотного спектра с помощью системы обработки данных; и анализ обзорного изображения продукта и обнаружение качественных характеристик или дефектов на или в продукте с помощью системы обнаружения. Данный способ принят за прототип.The closest method of the same purpose to the claimed invention in terms of a set of features is a method for measuring quality characteristics or defects on products or in products such as vegetables and fruits [RU No. 2738327], including: providing a camera system on the measuring device frame, and the camera system is equipped with at least one light source and at least one image recording camera; moving the product for measurement using conveying means; controlling the camera system with a controller, including issuing a first measurement command and recording at least one product image at at least two frequencies or frequency spectra at the first measurement point and/or along the first measurement path; sending by means of the controller at least a second measurement command for recording at least one product image at at least two frequencies or frequency spectra at the second measurement point and/or on the second measurement path, the second measurement point and/or the second measurement path at least partially different from the first measurement point and/or the first measurement path; compiling an overview image of the product for each frequency or each frequency spectrum using the data processing system; and analyzing the overview image of the product and detecting quality characteristics or defects on or in the product with the detection system. This method is taken as a prototype.
К недостаткам известного способа, принятого за прототип, относят необходимость использования дорогостоящих элементов, таких как камеры с разным диапазоном длин волн и источники освещения, имеющие определенную частоту и определенный частотный спектр. Кроме того, эти элементы подвергаются агрессивному воздействию среды, в которой находятся, что приводит к преждевременному выходу из строя. Также это изобретение имеет ограниченный спектр выявления дефектов и не способно выявить конкретное месторасположение дефекта на пищевом продукте. Две точки измерения не охватывают весь продукт целиком, что может привести к пропуску дефекта.The disadvantages of the known method, taken as a prototype, include the need to use expensive elements, such as cameras with different wavelengths and light sources having a certain frequency and a certain frequency spectrum. In addition, these elements are exposed to the aggressive environment in which they are located, which leads to premature failure. Also, this invention has a limited range of detection of defects and is not able to identify the specific location of the defect on the food product. The two measurement points do not cover the whole product, which can lead to missing a defect.
Техническая задача изобретения состоит из устранения указанных недостатков, а именно в создании такого способа контроля качества пищевых продуктов, при котором определяется полное состояние поверхности, вид и глубина залегания дефектов для повышения качества сортировки и уменьшения доли потерь и брака при их последующей очистке.The technical task of the invention consists in eliminating these shortcomings, namely in creating such a method for controlling the quality of food products, in which the complete surface condition, type and depth of defects are determined to improve the quality of sorting and reduce the proportion of losses and rejects during their subsequent cleaning.
Поставленная задача была решена за счет того, что в известном способе контроля качества и определения параметров дефектов у пищевых продуктов, таких как овощи или фрукты, при их сортировке на конвейере с использованием камер и контроллера, включающий подачу неотсортированных пищевых продуктов по конвейеру, управление с помощью контроллера, формирование изображений, получаемых с камер, и их анализ по средствам системы обработки данных, согласно изобретению конвейер для подачи неотсортированных пищевых продуктов закрепляют на раме, на которой устанавливают камеру, робот манипулятор, блок управления с системами слежения, управления и с программируемым логическим контроллером, конвейеры для бездефектных пищевых продуктов, для пищевых продуктов, у которых возможно удалить дефект без ущерба производственному процессу и для пищевых продуктов, подлежащих утилизации, на всех конвейерах устанавливают двигатели и отсеки для размещения пищевого продукта, при этом используют робот-манипулятор, снабженный захватным устройством, камерой и соединенный с блоком управления, а к блоку управления подсоединяют персональный компьютер, в который встроены алгоритмы, позволяющие классифицировать вид продукта и распознавать вид дефекта в рамках определенного вида классифицированного продукта, конкретную область местонахождения этого дефекта и прогнозировать глубину его залегания, при этом камеру робота-манипулятора располагают под прямым углом по отношению к отсекам конвейера и после того, как системой слежения, заложенной в блок управления, определяют наличие продукта в отсеке конвейера, останавливают конвейер путем подачи сигналов в блок управления, после остановки конвейера камерой робота-манипулятора еще раз производят фотофиксацию содержимого отсека, но уже в большем разрешении, чем при движении конвейера, и передают фотоизображение на персональный компьютер, алгоритмы которого классифицируют его на принадлежность к одному из видов пищевых продуктов и определяют наличие дефекта, а при обнаружении производят определение его границ, координат и глубины залегания, и, если площадь дефекта или глубина залегания не соответствуют тем параметрам, которые внесены в настройки программного обеспечения на персональном компьютере, то посылают сигнал в блок управления на перемещение пищевого продукта захватным устройством робота-манипулятора, на конвейер, предназначенный для утилизации продуктов, и робот-манипулятор выполняет эту команду, при этом если дефект не обнаруживается или обнаруживается, но его площадь и глубина залегания меньше предельных значений, установленных в настройках программного обеспечения на персональном компьютере, то производят расчет координат захвата пищевого продукта с учетом его классифицированного вида, конкретной формы и минимизации перекрывания его поверхности габаритами захватного устройства при удержании, и посылают сигнал на его захват, захватное устройство робота-манипулятора захватывает пищевой продукт и перемещает его до камеры, расположенной на раме, и проворачивает его с периодичностью и углом перемещения такими, которые заложены в настройках алгоритмов на персональном компьютере, при каждом моменте перемещения производят фотофиксацию пищевого продукта, при этом если пищевой продукт имеет круглую или овальную формы, то сначала проводят фотофиксацию его верхнего полушария, а затем, за еще один оборот, нижнего полушария, при этом камеру располагают перпендикулярно центру параллели 45 градусов, при грушевидной форме сначала проводят фотофиксацию верхней части пищевого продукта с расположением камеры перпендикулярно центру вытянутой вертикальной части, а затем, за еще один оборот, нижней части, с расположением камеры перпендикулярно центру выпуклой нижней части, при конусообразной форме пищевого продукта и отличных от круглой, овальной и грушевидной формах, фотофиксацию проводят сразу целиком всего продукта за один оборот, причем продукт проворачивают до тех пор, пока не будет достигнута начальная точка, после чего его проворачивают на 90 градусов стороной, открытой для камеры на раме и снова производят операцию фотофиксации, далее полученные фотоизображения пересылают на блок управления, а с него на персональный компьютер, в котором анализируют на предмет наличия дефектов и, в случае обнаружения, производят определение границ, координат и глубины залегания дефекта, причем, если дефект обнаруживают и его параметры не удовлетворяют критериям, заложенным в программное обеспечение персонального компьютера, то такой пищевой продукт перемещают на конвейер для утилизации продуктов, если дефект обнаруживают, но его параметры находятся в пределах допустимых, то такой продукт перемещают на конвейер, предназначенный для тех пищевых продуктов, у которых возможно удалить дефект без ущерба производственному процессу, а если дефекты не обнаруживают, то такой продукт перемещают на конвейер, предназначенный для тех пищевых продуктов, которые являются полностью бездефектными, причем перемещения до конвейеров производят путем выдачи сигналов персональным компьютером на блок управления, а с него на робот-манипулятор.The problem was solved due to the fact that in the known method of quality control and determination of the parameters of defects in food products, such as vegetables or fruits, when they are sorted on a conveyor using cameras and a controller, including the supply of unsorted food products along the conveyor, control with controller, the formation of images obtained from cameras, and their analysis by means of a data processing system, according to the invention, a conveyor for supplying unsorted food products is fixed on a frame on which a camera, a robotic arm, a control unit with tracking systems, control and a programmable logic controller are installed , conveyors for defect-free food products, for food products in which it is possible to remove a defect without affecting the production process and for food products to be disposed of, motors and compartments for placing a food product are installed on all conveyors, while using a robotic arm, supplying attached to a gripping device, a camera and connected to a control unit, and a personal computer is connected to the control unit, which has built-in algorithms that allow classifying the type of product and recognizing the type of defect within a certain type of classified product, the specific area of the location of this defect and predicting the depth of its occurrence, at the same time, the camera of the robot-manipulator is placed at a right angle with respect to the compartments of the conveyor, and after the tracking system embedded in the control unit determines the presence of the product in the compartment of the conveyor, the conveyor is stopped by sending signals to the control unit, after the conveyor is stopped by the robot camera - the manipulator once again photographs the contents of the compartment, but in a higher resolution than when the conveyor is moving, and transmits the photographic image to a personal computer, whose algorithms classify it as belonging to one of the types of food products and determine the presence of a defect, and when o detection, its boundaries, coordinates and depth of occurrence are determined, and if the area of the defect or the depth of occurrence do not correspond to the parameters entered in the software settings on the personal computer, then a signal is sent to the control unit to move the food product by the gripping device of the robotic arm, on the conveyor intended for the disposal of products, and the robot-manipulator executes this command, and if the defect is not detected or is detected, but its area and depth are less than the limit values set in the software settings on the personal computer, then the coordinates of food capture are calculated. of the product, taking into account its classified type, specific shape and minimizing its surface overlap with the dimensions of the gripper when holding, and send a signal to capture it, the gripper of the robotic arm captures the food product and moves it to the camera located on frame, and rotates it with the frequency and angle of movement such that are incorporated in the settings of the algorithms on a personal computer, at each moment of movement, the food product is photographed, and if the food product has a round or oval shape, then its upper hemisphere is photographed first, and then, for one more turn, of the lower hemisphere, while the camera is placed perpendicular to the center of the parallel of 45 degrees, with a pear-shaped form, the upper part of the food product is first photographed with the camera located perpendicular to the center of the elongated vertical part, and then, for one more turn, the lower part, with the camera positioned perpendicular to the center of the convex lower part, with a cone-shaped food product and other than round, oval and pear-shaped forms, photofixation is carried out immediately for the entire product in one revolution, and the product is rotated until the starting point is reached, after which his manager they turn 90 degrees with the side open for the camera on the frame and again perform the photographic fixation operation, then the resulting photographs are sent to the control unit, and from it to a personal computer, in which they analyze for defects and, if detected, determine the boundaries, coordinates and the depth of the defect, moreover, if a defect is detected and its parameters do not meet the criteria laid down in the software of a personal computer, then such a food product is transferred to a conveyor for product disposal, if a defect is detected, but its parameters are within acceptable limits, then such a product is transferred to a conveyor designed for those food products in which it is possible to remove a defect without affecting the production process, and if no defects are found, then such a product is transferred to a conveyor intended for those food products that are completely defect-free, and the movement to the conveyors is carried out by issuing signals by a personal computer to the control unit, and from it to the robotic arm.
Кроме того, фотофиксацию пищевого продукта круглой, овальной и грушевидной форм проводят с перемещением на угол не более 20 градусов.In addition, photofixation of a round, oval and pear-shaped food product is carried out with a movement at an angle of not more than 20 degrees.
Кроме того, алгоритм, позволяющий определить наличие дефекта у конкретного вида продукта, его границы, координаты и глубину залегания, реализуют на основе сверточных нейронных сетей. In addition, an algorithm that allows you to determine the presence of a defect in a particular type of product, its boundaries, coordinates and depth, is implemented on the basis of convolutional neural networks.
Кроме того, классификацию изображения на принадлежность пищевого продукта к одному из видов производят алгоритмом, реализующего метод опорных векторов. In addition, the classification of the image for belonging to a food product to one of the types is carried out by an algorithm that implements the support vector machine.
Кроме того, окраска отсеков конвейера для подачи пищевых продуктов имеет отличный цвет от тех пищевых продуктов, которые планируют использовать при сортировке.In addition, the coloring of the compartments of the food conveyor has a different color from those foodstuffs that are planned to be used in sorting.
Кроме того, системой слежения, заложенной в блок управления, устанавливают наличие пищевого продукта в отсеке для размещения пищевых продуктов по средствам отличия двух цветов между окраской отсека конвейера и пищевым продуктом.In addition, the presence of a food product in the compartment for placing food products is determined by the tracking system embedded in the control unit by means of distinguishing two colors between the color of the conveyor compartment and the food product.
Предлагаемый способ поясняется чертежом, на котором изображена функциональная схема.The proposed method is illustrated in the drawing, which shows a functional diagram.
На схеме обозначены: The diagram shows:
1 - Промышленный робот-манипулятор1 - Industrial robotic arm
2 - Захватное устройство робота-манипулятора2 - The gripper of the robotic arm
3 - Камера робота-манипулятора3 - Robotic arm camera
4 - Конвейер (№1) для подачи неотсортированных пищевых продуктов4 - Conveyor (No. 1) for supplying unsorted food products
5 - Отсеки для размещения пищевых продуктов конвейера №15 - Compartments for placing food products of conveyor No. 1
6 - Двигатель конвейера №16 - Conveyor motor No. 1
7 - Конвейер (№2) для бездефектных пищевых продуктов7 - Conveyor (No. 2) for defect-free food products
8 - Отсеки для размещения пищевых продуктов конвейера №28 - Compartments for placing food products of conveyor No. 2
9 - Двигатель конвейера №29 - Conveyor motor No. 2
10 - Конвейер (№3) для пищевых продуктов, у которых возможно удалить дефект без ущерба производственному процессу10 - Conveyor (No. 3) for food products from which it is possible to remove the defect without affecting the production process
11 - Отсеки для размещения пищевых продуктов конвейера №311 - Compartments for placing food products of conveyor No. 3
12 - Двигатель конвейера №312 - Conveyor motor No. 3
13 - Конвейер (№4) для пищевых продуктов, подлежащих утилизации13 - Conveyor (No. 4) for food products to be disposed of
14 - Отсеки для размещения пищевых продуктов конвейера №414 - Compartments for placing food products of the conveyor No. 4
15 - Двигатель конвейера №415 - Conveyor motor No. 4
16 - Блок управления с контроллером16 - Control unit with controller
17 - Персональный компьютер17 - Personal computer
18 - Рама18 - Frame
19 - Камера на раме19 - Camera on frame
Предлагаемый способ осуществляется в следующей последовательности. Пищевые продукты поступают по конвейеру (4), который удерживается на раме (18). На раме (18) устанавливают камеру (19), робот манипулятор (1), конвейер для подачи неотсортированных пищевых продуктов (4) и, по меньшей мере три конвейера (7, 10, 13), предназначенные для дальнейшего перемещения продукта в зависимости от наличия и характера выявленных дефектов. Все конвейеры выполнены с отсеками (5, 8, 11, 14) для размещения в них пищевых продуктов. Причем окраска этих отсеков имеет отличный цвет от тех пищевых продуктов, которые планируется использовать. К роботу-манипулятору (1) подсоединен блок управления (16,) в который встроен программируемый логический контроллер, посылающий управляющие сигналы на робот-манипулятор (1). В блок управления (16) заложены системы слежения и управления.The proposed method is carried out in the following sequence. The food products arrive on a conveyor (4) which is held on a frame (18). A camera (19), a robotic arm (1), a conveyor for supplying unsorted food products (4) and at least three conveyors (7, 10, 13) are installed on the frame (18), designed to further move the product, depending on the availability and the nature of the defects found. All conveyors are made with compartments (5, 8, 11, 14) for placing food products in them. Moreover, the color of these compartments has a different color from those food products that are planned to be used. A control unit (16) is connected to the robot-manipulator (1), which has a built-in programmable logic controller that sends control signals to the robot-manipulator (1). The control unit (16) contains tracking and control systems.
Робот-манипулятор (1) снабжен захватным устройством (2) и камерой (3). К блоку управления (16) подсоединен персональный компьютер (17), который выдает сигналы на блок управления (16). На персональном компьютере (17) устанавливают программное обеспечение, в которое встроены алгоритмы, позволяющие классифицировать вид продукта и распознавать вид дефекта в рамках определенного вида классифицированного продукта, конкретную область местонахождения этого дефекта и прогнозировать глубину его залегания.The robotic arm (1) is equipped with a gripper (2) and a camera (3). A personal computer (17) is connected to the control unit (16), which outputs signals to the control unit (16). Software is installed on a personal computer (17) with built-in algorithms that allow classifying the type of product and recognizing the type of defect within a certain type of classified product, the specific area where this defect is located and predicting its depth.
После того, как в отсеке (5) для размещения пищевых продуктов на конвейере (4) появятся пищевые продукты, то система слежения, заложенная в блок управления с контроллером (16) установит это по средствам отличия двух цветов между окраской отсека конвейера и пищевым продуктом. Если такое отличие будет установлено, то система слежения выдаст сигналы на остановку конвейера (4). Причем камеру робота-манипулятора (3) располагают в момент движения конвейера с неотсортированными пищевыми продуктами таким образом, чтобы не препятствовать движению конвейера (4) и под прямым углом просматривать содержимое в отсеках (5).After food products appear in the compartment (5) for placing food products on the conveyor (4), the tracking system embedded in the control unit with the controller (16) will establish this by means of two colors difference between the color of the conveyor compartment and the food product. If such a difference is established, then the tracking system will issue signals to stop the conveyor (4). Moreover, the camera of the robot-manipulator (3) is positioned at the moment of movement of the conveyor with unsorted food products in such a way as not to impede the movement of the conveyor (4) and view the contents in the compartments (5) at a right angle.
После остановки конвейера (4), камераой робота-манипулятора (3) еще раз производят фотофиксацию содержимого ячейки, но уже в большем разрешении, чем при движении конвейера (4). После чего изображение передают на персональный компьютер (17), где алгоритм, например, реализующий метод опорных векторов, классифицирует это изображение на принадлежность к одному из видов продукта.After the conveyor (4) stops, the camera of the robot-manipulator (3) once again photographs the contents of the cell, but in a higher resolution than when the conveyor (4) moves. After that, the image is transferred to a personal computer (17), where an algorithm, for example, implementing the support vector machine, classifies this image as belonging to one of the product types.
После того, как вид продукта определен, определяют наличие дефекта у конкретного вида продукта с помощью алгоритма, встроенного в персональный компьютер (17). Данный алгоритм, например, может быть реализован на основе сверточных нейронных сетей. При обнаружении дефекта производят определение границ и координат этого дефекта, а также глубину залегания. Если площадь дефекта или глубина залегания не соответствуют тем параметрам, которые были внесены в настройки программного обеспечения на персональном компьютере (17), то данный пищевой продукт захватывается захватным устройством (2) и перемещается на конвейер, предназначенный для утилизации продуктов.After the type of product is determined, the presence of a defect in a particular type of product is determined using an algorithm built into a personal computer (17). This algorithm, for example, can be implemented on the basis of convolutional neural networks. When a defect is detected, the boundaries and coordinates of this defect are determined, as well as the depth of occurrence. If the defect area or depth do not correspond to the parameters that were entered in the software settings on a personal computer (17), then this food product is captured by the gripper (2) and moved to a conveyor designed for product disposal.
Если дефект не обнаруживается или обнаруживается, но его площадь и глубина залегания меньше предельных значений, установленных в настройках программного обеспечения на персональном компьютере (17), то проводят расчет координат захвата пищевого продукта с учетом его классифицированного вида, конкретной формы и минимизации перекрывания его поверхности габаритами захватного устройства (2) при удержании. Затем данный пищевой продукт захватывается захватным устройством (2) и перемещается до камеры на раме (19). Затем пищевой продукт проворачивают на определенный угол в зависимости от классифицированного вида и снова проводят операцию фотофиксации. Если пищевой продукт имеет круглую или овальную формы, то сначала проводят фотофиксацию его верхнего полушария, а затем, за еще один оборот, нижнего полушария, при этом камера (19) располагают перпендикулярно центру параллели 45 градусов. При грушевидной форме сначала проводят фотофиксацию верхней части пищевого продукта с расположением относительно камеры (19) перпендикулярно центру вытянутой вертикальной части, а затем, за еще один оборот, нижней части, с расположением относительно камеры (19) перпендикулярно центру выпуклой нижней части. При конусообразной форме пищевого продукта и других формах фотофиксацию проводят сразу целиком всего продукта за один оборот. Причем продукт проворачивают до тех пор, пока не будет достигнута начальная точка. Затем пищевой продукт проворачивают на 90 градусов стороной, открытой для камеры (19) на раме (18), и снова проводят операцию фотофиксации.If a defect is not detected or detected, but its area and depth are less than the limit values set in the software settings on a personal computer (17), then the food product capture coordinates are calculated taking into account its classified type, specific shape and minimizing the overlap of its surface with dimensions gripper (2) when held. Then this food product is captured by the gripper (2) and moves to the chamber on the frame (19). Then the food product is rotated through a certain angle, depending on the classified species, and the photographic fixation operation is carried out again. If the food product has a round or oval shape, then its upper hemisphere is photographed first, and then, in one more revolution, the lower hemisphere, while the camera (19) is placed perpendicular to the center of the 45 degree parallel. In the case of a pear-shaped form, first, the upper part of the food product is photographed with the location relative to the chamber (19) perpendicular to the center of the elongated vertical part, and then, in one more turn, the lower part, with the location relative to the chamber (19) perpendicular to the center of the convex lower part. With a cone-shaped food product and other forms, photofixation is carried out immediately for the entire product in one revolution. Moreover, the product is rotated until the starting point is reached. Then the food product is rotated 90 degrees with the side open to the camera (19) on the frame (18), and the photofixation operation is carried out again.
Полученные фотоизображения пересылают на блок управления (16), а с него на персональный компьютер (17), в котором анализируют на предмет наличия дефектов и, в случае обнаружения, производят определение границ и координат этого дефекта, а также глубину залегания. Причем, если дефекты обнаруживаются и их параметры не удовлетворяют критериям, заложенным в программное обеспечение персонального компьютера (17), то такой продукт перемещают на конвейер для утилизации продуктов. Если дефекты обнаруживаются, но их параметры находятся в пределах допустимых, то такой продукт перемещают на конвейер, предназначенный для тех пищевых продуктов, у которых возможно удалить дефект без ущерба производственному процессу. Если дефекты не обнаруживаются, то такой продукт перемещают на конвейер, предназначенный для тех пищевых продуктов, которые являются полностью бездефектными.The obtained photographic images are sent to the control unit (16), and from it to the personal computer (17), in which they are analyzed for the presence of defects and, if detected, the boundaries and coordinates of this defect are determined, as well as the depth of occurrence. Moreover, if defects are detected and their parameters do not meet the criteria laid down in the software of a personal computer (17), then such a product is transferred to a conveyor for product disposal. If defects are found, but their parameters are within acceptable limits, then such a product is transferred to a conveyor designed for those food products in which it is possible to remove the defect without compromising the production process. If no defects are found, then such a product is transferred to a conveyor intended for those food products that are completely defect-free.
Таким образом, заявленный способ обеспечивает возможность определения состояния поверхности, вида и глубины залегания дефектов у пищевых продуктов. Способ может применяться на производствах, где требуется предварительная обработка пищевых продуктов, таких как овощи и фрукты для их последующей переработки.Thus, the claimed method makes it possible to determine the state of the surface, the type and depth of defects in food products. The method can be used in industries where pre-treatment of food products such as vegetables and fruits is required for their subsequent processing.
Claims (6)
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2790793C1 true RU2790793C1 (en) | 2023-02-28 |
Family
ID=
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007514526A (en) * | 2003-12-05 | 2007-06-07 | サンキスト・グローワーズ・インコーポレイテッド | Method and apparatus for detecting damage to fruits and vegetables |
US20120303157A1 (en) * | 2009-11-25 | 2012-11-29 | Chung Jing-Yau | Rejection of defective vegetable with scattering and refracting light |
US9174245B2 (en) * | 2007-02-27 | 2015-11-03 | Roda Iberica, S.L.U. | System for the automatic selective separation of rotten citrus fruits |
CN111069094A (en) * | 2020-01-03 | 2020-04-28 | 仲恺农业工程学院 | Multi-index comprehensive spherical fruit and vegetable quality grading and sorting device |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007514526A (en) * | 2003-12-05 | 2007-06-07 | サンキスト・グローワーズ・インコーポレイテッド | Method and apparatus for detecting damage to fruits and vegetables |
US9174245B2 (en) * | 2007-02-27 | 2015-11-03 | Roda Iberica, S.L.U. | System for the automatic selective separation of rotten citrus fruits |
US20120303157A1 (en) * | 2009-11-25 | 2012-11-29 | Chung Jing-Yau | Rejection of defective vegetable with scattering and refracting light |
CN111069094A (en) * | 2020-01-03 | 2020-04-28 | 仲恺农业工程学院 | Multi-index comprehensive spherical fruit and vegetable quality grading and sorting device |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
БАЛАБАНОВ П.В. и др.: "Контроль качества яблок на основе анализа и обработки их спектрограмм в диапазоне 400. 1000 нм", 21-22 мая 2020, [найдено: 09.11.2022] Найдено в: "https://elibrary.ru/item.asp?id=43941967". * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5640464A (en) | Method and system for inspecting packages | |
CN111929309B (en) | Cast part appearance defect detection method and system based on machine vision | |
Liong et al. | Automatic defect segmentation on leather with deep learning | |
EP3801934B1 (en) | Process and system for in-line inspection of product stream for detection of foreign objects | |
WO2021062536A1 (en) | System and method for ai visual inspection | |
Noordam et al. | High-speed potato grading and quality inspection based on a color vision system | |
Heinemann et al. | An automated inspection station for machine-vision grading of potatoes | |
CN113030108A (en) | Coating defect detection system and method based on machine vision | |
JP6790160B2 (en) | Intelligent machine network | |
Ali et al. | A cascading fuzzy logic with image processing algorithm–based defect detection for automatic visual inspection of industrial cylindrical object’s surface | |
WO2012039597A2 (en) | Fruit ripeness grading system | |
JP7248317B2 (en) | Tofu production system | |
US20230148640A1 (en) | Tofu production system | |
CN113077450A (en) | Cherry grading detection method and system based on deep convolutional neural network | |
CN104952754A (en) | Coated silicon chip sorting method based on machine vision | |
EP0686841A2 (en) | System and method for inspecting lenses | |
Banus et al. | A deep-learning based solution to automatically control closure and seal of pizza packages | |
Weyrich et al. | High speed vision based automatic inspection and path planning for processing conveyed objects | |
RU2790793C1 (en) | Method for quality control and determination of parameters of defects in food products during their sorting on a conveyor | |
JP7248316B2 (en) | TOFU INSPECTION DEVICE, TOFU MANUFACTURING SYSTEM, TOFU INSPECTION METHOD, AND PROGRAM | |
EP3882393B1 (en) | Device and method for the analysis of textiles | |
Raafat et al. | An integrated robotic and machine vision system for surface flaw detection and classification | |
CN108465644B (en) | Artificial intelligent wheat quality inspection robot and quality inspection method | |
Recce et al. | Video grading of oranges in real-time | |
US20180176549A1 (en) | Multi-view-angle image capturing device and multi-view-angle image inspection apparatus using the same |