[发明专利]用于处理收获的块根作物的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及处理收获的块根作物(root crop)，并且特别涉及分选收获的块根作物(比如马铃薯)以去除异物(比如石头和土块)。

背景技术

收获的马铃薯、洋葱和其它块根作物通常储存几个月以为以后的加工和消费做准备。在收获过程中，从田地机械地挖出作物，导致挖出与收获的作物在一起的石块、土块以及其它异物，作物本身通常覆盖在泥土中。由于许多原因，不希望存储这些异物。首先，这会增加作物的运输、储存和环境管理的成本。再一个问题是，异物可能会在存储中以及在进入和离开存储设施的运输过程中损坏作物。物体，比如石块，还可能会损坏在存储之后用于加工作物的设备。此外，非常不希望将有异物的加工过的产品提供给消费者，这是因为异物可能对健康造成危害。

目前，使用许多方法从收获的块根作物中去除异物，比如手分选、使用机械线圈或通过浮选。然而，这些方法往往增加了产品的处理并可能导致作物的物理损坏。基于水的分离技术不理想，这是因为在存储之前优选的是保持作物干燥以避免腐烂。

目前使用光学分选来分选多种物体，比如葡萄、冷冻的蔬菜以及用于回收利用的废料。然而，块根作物的分选具有任何这些领域都没有遇到的更多挑战，这是因为用于处理收获的块根作物的任何分选机制都必须能够区分土块或石头与泥土覆盖的马铃薯或洋葱。例如，在回收应用中，光学分选器可识别将从物料流排除的图像区域或像素，并且然后在将排除的物料经过喷嘴时激活空气喷嘴以吹走排除的物料。在这样的应用中，待分选的物体是总所周知的，例如纸、PET或PE塑料，并且具有明确定义的光谱特征并且背景的污染不是问题。然而，作物(比如马铃薯)的光谱特征没有像合成材料(比如塑料)的光谱特征一样被明确定义，并且当产品覆盖在泥土中时，会变得更加难以区分作物和异物。此外，由于分选块根作物是高容量应用，所以期望的是即使物体与异物接触时，也可在作物的巨大的块体流中识别异物，并且无需分离产品或将产品分成单个。这是因为通常使用高速供给器进行分离，这可能损坏产品。此外，高速输送器并不适于处理脏污的产品，比如收获的块根作物。其他分离装置使用具有分离区的辊道和/或传送带以分离单个物体。这些方法大大降低了加工的体积容量并且因此不是所希望的。

国际专利申请公开号WO 2007/041753涉及产品中和农业加工中的污染物的高光谱成像(hyperspectral imaging)。该方法描述用于使用NIR反射范围光谱法(NIR reflectance range spectroscopy)评估样本(比如葡萄)的特性。该方法可用于评估样品中的“除葡萄之外的物体”的存在，包括传染物(infective agents)(比如真菌)的存在。因为葡萄通常不脏，所以这种方法不能够区分脏污的作物和土块。此外，由于葡萄的结构和相对质量，与块根作物(比如马铃薯)相比葡萄不易擦伤，并且由于葡萄通常在分选后立即压榨，所以并不在意擦伤或其他损伤。

美国专利申请第US2012/0074047号公开了用于从流中分选异物的分选方法和装置。当在至少两个不同波长处的反射强度落入基准强度分布的预定区域内时，识别的物体定性为异物。该方法通过绘制两个或更多个波长反射强度的比率的图谱并识别良好产品所落入的图谱的区域来区分良好产品和异物。具有落在该区域之外的反射强度比率的任何物体都被认为是异物，异物可在后来加工中被去除。根据该方法，附带泥土的物体将映射至图谱的良好产品和异物的区域，从而使得决策过程不精确。此外，当泥土覆盖层很薄并且脏污的块根作物与良好的块根作物都将部分信号反射到摄像机像素检测器时，泥土污染的物体将反射组合信号。该组合信号不会整洁地落入至图谱的良好的产品区域或异物区域中，从而再次使作出是否排除物体的决定变得困难。

因此，期望的是提供用于处理收获的块根作物的高容量的方法和设备，该方法和设备能够区分异物(比如土块和石块)与泥土覆盖的作物并且对作物引起的损害最小。还期望的是提供可识别块根作物上的腐烂或绿色的方法和设备。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种用于处理收获的块根作物的方法，该方法包括：

对收获的块根作物的批量流(bulk flow，总体流)进行光学成像以生成图像数据；

分析图像数据以识别批量流内的离散物体；

基于与至少一个鉴别器的比较将每个识别的物体归类为可接受的或不可接受的；

从批量流上去除归类为不可接受的物体以提供收获的块根作物的分选流。