未来水果分选机将向人工智能化方向发展
(時間:2016-09-19)
【中国食品机械设备网 市场分析】近年来,随着农业科技的发展和人民生活水平的提高,国内外水果品种越来越多,人们对水果的品质也有了更高的要求。为了提高水果的加工质量和出品等级,需要对水果进行严格的质量分级和大小分级。现有的水果分选机大多结构较为复杂,一般多以大型生产线为主,制造成本较高,分选效率也较低,分选成本较高,现有的水果分选机又以重量分选机为主,而农产品基地的水果销售多以尺寸大小、质地为衡量标准,重量分选机就不适合在农产品基地使用。
目前,我国具备先进水果分选设备的企业很少,有大型生产线的企业也仅仅是对质量和大小进行分选,装备比较落后。因此,市场上销售的水果大多数依靠机械配合人工的方式实现分级。人工分级的主要缺点是:劳动量大、生产率低而且分选精度不稳定;水果分选难以实现快速、准确和无损化。截止到目前为止,国内外已有不少学者及科研人员在此领域取得了重大进展。根据水果检测指标的不同,水果分选机大致可分为大小分选机、重量分选机、外观品质分选机和内部品质分选机。
大小分选机:计算机视觉检测方法效果好
大小分选机是按照水果大小进行分选,在水果分选机中应用最为广泛。目前可用于苹果类圆形水果分选的方法有筛子分选法、回转带分选法、辊轴分选法、滚筒式分选法等。其中,前3种方法由于各自存在不同的缺点而未能推广使用。滚筒式分选法其分选装置主要由喂料机构、V型槽导果板、分选滚筒、接果盘及传动系统组成。
工作时,水果由倾斜输送器提升后,先经手选装置由人工剔除伤残果,然后通过输送带送入果箱,打开料门,输送至导果槽板。在此,水果自然分行滚动,不会出现水果堆积和阻碍现象。分选滚筒开有孔径逐级增大的圆孔,水果从V型导果槽板流至滚筒外边进行自动校径的分选。小于分选孔的水果先从第一滚筒分选孔落入接果盘,大于分选孔的则经V型导果槽继续向前滚动,直至遇到相应分选孔落下,于是在不同的接果盘可得到不同等级的水果。
此分选装置结构简单,对水果损伤小,成本较低,分选精度和效率较高,适用于球形和近似球形物料的分选,在国外应用较广。为了减少水果碰撞,提高好果率,有的大小分选机是利用浮力、振动和网格相配合的办法进行分选,但有关此方面的报道较少。由以上可知,水果大小机械式分选法中,滚筒式分选法是最优的一种。另外,随着电子技术和计算机图像技术的发展,采用光电传感器或CCD摄像机对水果的大小进行测量判别已成为此类分选机的研究热点。因为它们是对水果的大小进行不损伤的非接触性计量,适用于任何种类的水果。研究了一种基于计算机视觉的水果大小检测方法,试验表明该方法检测速度快、正确率高、适用范围宽,能够满足水果自动检测要求。
重量分选机:电子称重式推广陷困境
重量分选机按是重量进行分选的分选机械,早期是利用杠杆原理进行分选。目前,机械式重量分选机主要有固定衡量秤体、运动输送盘式和固定限位装置、运动衡量秤体式两种机型。机械式重量分选对水果的损伤较小,而且具有较广的通用性,但是由于各种误差及摩擦影响等使分选精度不是很高。
近年来,随着计算机和称重传感技术的迅速发展和现代科学技术的相互渗透,电子称重技术及应用有了新的发展。基于此,国内外已开始研制电子称重式分选机。电子称重式分选机一般采用压力传感器称量水果,微机系统对传感器输出信号进行采样、放大、滤波、模数转换、运算和处理,并控制机械执行机构进行分选。在现有电子称重式水果分选台的基础上,对其测控系统进行了重新研制,将原有的PC机控制替代为单片机控制。
由于系统采用微机控制,可按需选择准确的分选基准,具有更高精度和更高的控制灵活度,在实际中具有更广的应用前景。但是由于该设备操作较为复杂,而且设备成本较高,难以在我国推广使用。我国对该类型水果分选机的研制尚处于起步阶段,需要科研人员充分利用国外已经取得的研究成果,研制适合于我国实际情况的电子称重式分选机。
外观品质分选机:研究已经取得重大进展
外观品质分选机是按水果的大小、表面缺陷、色泽、形状、成熟度等进行分选的分选机。其分选方法包括:光电式色泽分选法和计算机图像处理分选法。色泽分选法是根据颜色不同反射光的波长就不同的原理对水果颜色进行区分。而计算机图像处理分选法是利用计算机视觉技术一次性完成果梗完整性、果形、水果尺寸、果面损伤、成熟度等检测,可以测得水果大小、果面损伤面积等具体数值,并根据其数值大小进行分类。国内外学者在利用计算机视觉技术对水果外部品质检测方面进行了大量的研究,并取得了重大进展。
内部品质分选机:核磁共振技术有较大潜力
内部品质包括水果的糖度、硬度、酸度和内部缺陷等指标,通常水果内部品质主要依靠破坏性检验方法。目前用于水果硬度的检测方法主要有变形法和声学法。但由于变形法只能测量水果的局部硬度,声学法易受噪音和机械振动的影响等而限制了其应用。而近红外法和核磁共振法可用于水果糖度、硬度的检测。
近红外光谱技术在农产品内部品质检测方面发展较快,具有检测速度快、可同时检测多种内部成分等优点。其基本原理是当用近红外光照射水果时,不同的水果内部成分对于不同波长的光学吸收和散射程度不同,而内部光谱也会随着水果内部成分质量分数的不同而发生变化。利用这一特性,即可根据近红外光谱特征分析水果中的主要成分及其质量分数。
利用近红外分光法检测水果内部品质,结果表明:近红外分光法不但能检测水果糖度、酸度,而且能检测内部缺陷,完全满足在线检测水果内部品质的要求。应用近红外漫反射光谱分析技术设计了一种近红外光谱水果内部品质自动检测系统,该系统能够快速地用于水果内部品质的无损检测和分级。核磁共振技术作为一项新的检测技术在水果内部品质检测方面也有着较大的发展潜力。
未来水果分选技术更趋于人工智能化
在众多场合下,大小和重量分选机应用较多。基于计算机视觉的水果大小分选机虽已用于实际生产,但是由于价格昂贵,还未能推广使用。外部品质分选机和内部品质分选机还在进一步研究中,研究过程还存在着一些难题:水果外部品质检测方面,水果的尺寸和颜色检测技术已比较成熟,但是果面的缺陷检测确是水果实时分级的难点,要快速准确地测定水果表面的各种缺陷并与梗、萼凹陷区正确区分比较困难;内部品质检测方面,多是就一种产品某一单项项目进行检测,对果品多种内部品质的综合检测方面研究较少。同时,由于内部品质检测的方法比较复杂,所需设备成本较高,故用于实际检测中的还很少。
另外,在水果在线检测分选机的研究中,水果品质的实时检测和分级还存在检测精度低、速度慢等问题,这就要求图像信息的处理和识别算法必须简单而有效,以满足在线高生产率的要求。计算机技术、数据处理技术、无损伤检测技术以及自动化控制技术的发展为现代及未来的分级检测技术提供了广阔的空间。机器视觉技术的应用已成为实现果蔬产品品质自动识别和分级的最有效的方法。
可以预见,将人工智能技术和图像处理技术相结合,是今后应用计算机视觉技术进行水果品质评价的重要发展方向。
(来源:中国食品机械设备网整理)
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