[发明专利]一种香菇菌棒智能分级系统及分级方法在审

专利信息
申请号: 202111096563.1 申请日: 2021-09-14
公开(公告)号: CN113902982A 公开(公告)日: 2022-01-07
发明(设计)人: 梁秀英;王志伟;张凯琪;何磊;许锡晨;王翔宇;杨万能 申请(专利权)人: 华中农业大学
主分类号: G06V20/20 分类号: G06V20/20;G06V10/141;G01J5/00;G01N21/01;G01N21/84;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 430070 湖北省*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 香菇 智能 分级 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种香菇菌棒智能分级系统,其特征在于:包括暗箱、驱动器、电动转盘、夹紧装置、工业摄像头、亚克力板、光源、红外温度传感器、单片机、计算机、人机交互界面;

所述光源与红外温度传感器分别安装于暗箱的两侧,所述工业摄像头固定在透明的亚克力板上安装于光源前面,所述电动转盘安装于暗箱底部且位于工业摄像头和红外温度传感器之间,所述夹紧装置固定在暗箱顶部,所述计算机分别与红外温度传感器和单片机相连;所述电动转盘和夹紧装置用于固定香菇菌棒,所述光源由两根调光灯管组成,用于为图像采集提供均匀的照明;所述人机交互界面具有新建、保存、打开、启动、测试、控制等功能,同时有香菇数量显示、香菇重生数目显示、香菇重生率显示、香菇菌棒平均温度显示、环境平均温度显示、跟踪结果显示、跟踪位置信息显示、菌棒等级显示等功能。

2.根据权利要求1所述的一种香菇菌棒智能分级系统,其特征在于:所述电动转盘固定在暗箱底板上,夹紧装置固定在暗箱顶部,夹紧装置与电动转盘之间的高度根据菌棒的长度可调;工业摄像头固定在透明的亚克力板上安装于调光灯管前面,实时采集菌棒表面图像;红外温度传感器固定在调光灯管对面的暗箱一侧,正对着菌棒,实时采集菌棒表面温度和环境温度。

3.根据权利要求1所述的一种香菇菌棒智能分级系统,其特征在于:所述人机交互界面使用PyInstaller进行封装成为EXE可执行文件,使香菇菌棒分级方法可在任意计算机上使用,且不需要配置深度学习环境。

4.根据权利要求1所述的一种香菇菌棒智能分级系统的分级方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,打开光源、单片机和暗箱门,将香菇菌棒固定于电动转盘和夹紧装置之间,关上暗箱门;

步骤2,打开计算机和人机交互界面,启动系统,操作者通过人机交互界面发指令给单片机,单片机通过驱动器控制电动转盘夹紧菌棒旋转,同时,工业摄像头连续采集菌棒表面图像,红外温度传感器连续采集菌棒表面温度和环境温度;

步骤3,所述计算机实时接收图像数据,图像处理方法使用深度学习神经网络YOLOv4对菌棒上的香菇进行识别,运用多目标跟踪算法DeepSort跟踪识别到的每一个香菇,在识别和跟踪期间实时提取香菇面积、香菇颜色、香菇重叠率、菌棒表面温度、环境温度等特征参数;

步骤4,电动转盘旋转一周后停止,将上述步骤3得到的所有数据进行进一步处理得到菌棒上的香菇数量、香菇重叠率、香菇颜色、香菇菌盖平均面积、菌棒表面平均温度和环境平均温度等特征参数,并将以上处理后的特征参数输入菌棒分级模型计算香菇菌棒的等级;

步骤5,将步骤4得到的特征参数显示在所述人机交互界面上,并保存至指定的EXCEL文件中。

5.根据权利要求4所述的一种香菇菌棒智能分级系统的分级方法,其特征在于:所述步骤3中,YOLOv4中CSPDarkNet53网络的激活函数为LeakyRelu,并删除了神经网络显示部分代码;改进之前的网络处理速度为0.339s/帧,改进之后的网络处理速度为0.227s/帧。

6.根据权利要求4所述的一种香菇菌棒智能分级系统的分级方法,其特征在于:所述步骤3中的DeepSort跟踪算法中,在tracker模块里对标记为confirmed的跟踪框的track_id进行重新赋值,若标记为confirmed的跟踪框数目为n,则重定义id为1~n+1,每次update均对track_id进行重新赋值。

7.根据权利要求4所述的一种香菇菌棒智能分级系统的分级方法,其特征在于:所述步骤3中的DeepSort跟踪算法中,在所有跟踪目标数目未达7个时,在同一次update中可初始化多个跟踪框,当所有跟踪目标数目超过7时,每次update最多只增加一个新的ID,将预初始化的跟踪框与预先储存的已标记为confirmed的所有跟踪框进行两框的底边位置交并比(WIOU)匹配,若WIOU小于某一阈值T1,则确定预初始化的跟踪框为一个新的跟踪框,并产生一个新的ID,根据用旋转的方法跟踪香菇的特殊性,将100帧以前的T1设置为0.8,将100帧之后的T1设置为0.4。

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