Повышение эффективности сортирования яблок на основе цветных телевизионных датчиков

• Автор: Гурьянов, Дмитрий Валерьевич
• Шифр специальности: 05.20.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Мичуринск
• Количество страниц: 199 с. : ил.

1.1 Сортировка плодоовощной продукции и е место в технологическом процессе обработки продукции.

1.2 Системы распознавания качества продукции

1.3 Системы технического зрения.

1.4. Выводы. Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЦВЕТОВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОВЕРХНОСТИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КАЧЕСТВА ЯБЛОК.

2.1. Цветовые характеристики изображения поверхности плода

2.2 Теоретические основы распознавания в трехмерном Я, в, В пространстве признаков

2.3. Линейная нейронная модель для распознавания пикселей изображения при распознавании показателей качества плодов.
2.4. Анализ применимости различных источников света для распознавания качества продукции

ГЛАВА 3. ПРОГРАММА И МЕТОДИКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

3.1. Программа исследований.

3.2. Методики экспериментальных исследований
3.2.1. Описание стенда для исследования полноцветных изображений поверхности плодов.
3.2.2. Методика получения цветовых характеристик показателей качества поверхности плодов
3.2.3. Методика обработки изображений показателей качества
3.2.4. Методика нахождения разделяющих функций показателей качества.
3.3. Имитационная модель определения товарного сорта плодов
3.3.1. Процедуры имитации сортирования плодов
3.3.2. Имитационная модель устройства сортирования плодов
3.3.3. Генератор изображений показателей качества
3.3.4. Блок весовых коэффициентов Б2
3.3.5. Блок порогов показателей качества
3.3.6. Блок расчета товарного сорта.
3.3.7. Окно управления имитационной моделью.
3.4. Методика проведения имитационного эксперимента.
ГЛАВА 4 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ АНАЛИЗ.
4.1. Результаты эксперимента по определению ЯвВ координат показателей качества.
4.2 Результаты обработки нормированных ЮВ координат показателей качества с целыо получения разделяющих функций между клас сами.
4.3. Имитационное моделирование процесса разделения показателей качества в гЬ пространстве
4.4. Результат имитационного эксперимента по определению товарного сорта плода.
ГЛАВА 5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРАКТИЧЕСКОМУ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ
ИССЛЕДОВАНИЙ.
5.1. Использование имитационной модели распознавания качества плодов в сортировочных устройствах.
5.2. Блок распознавания качества плода для сортировочного устройства
5.3. Компьютерный вариант распознавания качества плодов
5.4. Экономическая эффективность применения блока распознавания
ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


Плоды при ручной сортировке квалифицированными рабочими подвергаются минимальному механическому травмированию, так как руки человека обращаются с плодом более мягко. Подача плода, решение о качестве которого принято, в один выходных потоков, тару, соответствующему определенной категории качества, товарному сорту. Далее процесс сортирования повторяется. Тр1зГб, 1. Время цикла при ручном сортировании может достигать 2 сек. Оно зависит от условий работы оператора и качества продукции чем оно ниже, т. Производительность сортирования человеком равна
где М масса продукции Тр время цикла при ручном сортировании. При выполнении товарной обработки вручную на одну тонну плодов необходимо затратить часов производительность кгч. Механизированная сортировка осуществляется по показателям качества поверхности с участием механизмов и машин. Последние осуществляют доставку продукции к человеку и ее отвод после сортировки. Осмотр продукции, частичная манипуляция и принятие решения о качестве плодов осуществляется
человеком. Производительность человека при механизированной сортировке до 0 кгч. Схема механизированной сортировки приведена на рис. Устройство для сортирования состоит из основного конвейера 1, вдоль которого расположены операторысортировщики 2. Вдоль конвейеров 3 и 4 расположены упаковщики 8. Конвейеры движутся в направлениях, указанными стрелками. Рис. Поток продукции 9 разного качества поступает на конвейер 1 и перемещается им вдоль операторовсортировщиков 2, которые осматривают каждую единицу потока плоды, корнеплоды, овощи. Если она принадлежит к худшему товарному сорту, то ее руками перекладывают на конвейер 4, а если она относится к нестандартной продукции то на конвейер 3. С конвейера 1, 3 и 4 продукция перекладывается операторамиупаковщиками 8 в тару 5, 6 и 7 или подается на дальнейшую обработку, например, калибровку по размеру. Так как Тм Тр, то производительность механизированной сортировки больше ручной и может превышать е в раз и составляет тчас. Дальнейшее повышение производительности труда на операции сортирования возможно за счет сокращения времени осмотра плода автоматическими сортировочными устройствами. Автоматизированная сортировка осуществляется автоматическим устройством без участия или с частичным участием человека. Для этого используют автоматическое оптическое устройство, позволяющее определять качество поверхности плода без его повреждения, по аналогии как это делает человек. Достаточно широко в мировой практике используются оптические сортировки по цвету поверхности продукции , . Данной теме были посвящены многие работы по автоматическому сортированию Гордеева , Старовойтова В. И., Башилова А. М., Андержанова . Будаговской О. Н. 3 8, , , . Устройство для сортирования продукции томаты, яблоки, перец, вишня по цвету е поверхности приведено па рис. Транспортер 1 подает сортируемые плоды 2 в зону контроля под осветитель 6 и фотоприемник 7. В момент нахождения плода в зоне контроля осветитель облучает последний попеременно зеленым и красным светом. Частота следования импульсов облучения должна на порядок превышать частоту подачи плодов в зону контроля. Попеременное облучение плода красным и зеленым светом обеспечивает устройство управления осветителем 8. Рис. Отраженный от поверхности плода поток излучения воспринимается фотоприемником 9, на выходе которого имеется электрическое напряжение, пропорциональное величине красного или зеленого отраженного потока. Устройство выделения координат в момент облучения плода красным светом вычисляет оптическую координату Xй, а в момент облучения . Рх РхРу у Ру РхРу, 1. Рх отраженный от поверхности плода поток красного цвета Ру отраженный от поверхности плода поток зеленого цвета. Умах, Утт максимальное и минимальное значения координаты у для участка поверхности плода который классифицируется, например, как зелный. Диапазоны значений 1. Эти значения вводят в устройства сравнения и перед работой сортировочной машины и запоминают. Подобными устройствами снабжаются линии обработки томатов и фруктов голландской фирмы АЕТА . Автоматическое сортирование продукции с учетом всех внешних показателей качества пятен, проколов и т. На рис.