Способ оптической сортировки плодов по качеству Советский патент 1986 года по МПК B07C5/342 

Изобретение предназначено для разработки автоматических устройств в технологических линиях послеуборочной и предпосадочной сортировки по качеству фруктов, овощей, корнеклубнеплодов, преиьгущественно картофеля . Известен способ оптической сортировки плодов по качеству путем облучения плодов потоком света сложного спектрального состава, преобразование и измерение Ьптической энергии, поступающей от плодов, на нескольких спектральных участках, анализ и определение качества плодов по величине фототока и знаку первой производной коэффициента поглощения Однако известный способ не позволяет с достаточной точностью осу.ществить распознавание объектов с другой молекулярной структурой, например, камней, комков почвы и поэто му не является универсальным. Цель изобретения - увеличение точ ности сортирования и расширение функ циональных возможностей. Это достигается тем, что преобразование оптической энергии от объекта и анализ измеренного сигнала ведут на двух и более уровнях, а сортировку осуществляют последователь;но от уровня к уровню до момента полного опознавания плода. (. Сущность изобретения заключается в следующем. Контролируемый объект облучается потоком сложного спектрального состава. Энергия оптического излучения поступающая от объекта распознавания, является его точной и однозначной характеристикой. Измерение оптического излучения осуществляется на двух и более участках спектра при определенных длинах волн. Дпя распознавания объектов используются алгебраические алгоритмы. Дпя увеличения точности распознавания анализ ведется по нескольким алгоритмам. Информация от объектов поступает на первый уровень, где происходит распознавание по алгоритмам этого уровня. Решение об опознанных объек,тах поступает на исполнительньй механизм,которьй отрабатьшает команду Сход или Проход. Информация от объектов, не опознанных на первом уровне, передается iHa второй, где дополнительно измеря 82 ется по алгоритмам второго уровня. Решение об опознанных объектах поступает на исполнительньй механизм. Информация о наиболее трудно идентифицируемых объектах, нераспознанных по алгоритмам 1-го и 2-го уровня, передается на третий уровень распознавания. Решение об опознанных объектах также поступает на исполнительный механизм. На фиг. 1 изображена структурная схема реализации способа; на фиг.2 принципиальная схема исполнения способа; на фиг. 3 - графики плотности распределения вероятностей Р(х) значений коэффициентов отражения /, , измеренных на первом уровне при дли-, не волны i ; на фиг. 4 - графики плотности распределения вероятностей Р()( значений коэффициентов отражения р, измеренных на первом уровне при длине волны на фиг. 5 - графики плотности распределения вероятностей Р (х- X,) значений коэффициентов отражения о, и/з объектов, не опознанных на первом уровне, измеренных по алгоритмам второго уровня на длинах волн 7У( и 2 ; нэ фиг. 6 - графики плотности распределения вероятностей Р(х-х,) значений коэффициентов отражения о и/) объектов, не опознанных на первом уровне, измеренных по алгоритмам второго уровня на длине волныЛ иа ; на фиг. 7 - графики плотности распределения вероятностей Р(х-Х,) значений коэффициентов отражения ря, ,р,, |7,, р объектов, неопознанных на первом и втором уровне, измеренных по алгоритмам третьего уровня; на фиг. 8 - схема установки для отделения загнивших клубней картофеля и твердых примесей. На фиг. 1-8 изображены следующие элементы: объект 1 распознавания, источники 2 излучения, блок 3 восприятия и распределения отраженного излучения, блоки 4 преобразования оптического излучения, алгоритмические блоки 5 распознавания второго уровня, алгорит1даческий блок 6 распознавания третьего уровня, пороговые элементы 7,исполнительный механизм 8, объектив 9, делитель 10 оптического потока, конденсатор 11, оптический фильтр 12, фотоприемник 13, усилитель 14, микросхема 15 реализации алгоритмов второго уровня, микросхема 16 реализации алгоритма третьего уровня, графики 17-20 распределения плотности вероятностей значений коэффициентов отражения объектов следующих классов: здоровы Клубни картофеля, комки почвы, больные клубни карто(1еля, камни, транспортер-загрузчик 21, выстраиватель 22, роликовый транспортер 23. Кп предельное значение измеря емой- величины, при котором объекты распознаются полностью; X - общая масса картофеля; X, - количество объ ектов, распознанных в блоках 4; Х количество объектов, распознанных в блоках 4 и 5. Исследуемый объект 1 распознавания (см,фиг.Т) облучается потоком оптического излучения от источников 2 излучения. Отраженное от объекта излучение воспринимается блоком вос приятия и распределения отраженного излучения 3 и преобразовьшается в блоке преобразования оптического излучения 4 в следующей последовательности: (см.фиг.2) поток оптичес кого излучения воспринимается объек тивом 9, делится светоделителем оптического потока 10 по нескольким направлениям, фокусируется конденса тором 11, проходит светофильтр 12, преобразовьшается фотоприемником 13 в электрический сигнал, который уве личивается усилителем 14,полученные сигналы направляются одновременно н пороговые элементы 7, которые cpa-i батывают при достаточной информации Гоб объекте, например, при больших значениях коэффициентов отражения р, , характерных для белых камней и некоторызс гнилей (см.фиг.З) и малых значений коэффициентов отражения характерных для комков почвы и черных камней (см.фиг.4). С другой стороны, информация о неопо знанных объектах поступает в блоки 5, которые измеряют ее по алгебраическим алгоритмам микросхемы 15,например ( pit ° ТгС . 4 /,, -Ь, и т.д. Результаты измерения направля ются на пороговые элементы 7, которые срабатывают при достаточной ин84формации об объекте, например, при больших значениях , , характерных для сухих комков почвы, сухой гнили, парши (см.фиг.З) и больших значениях 2 характерных для мокрой гнили и влажных комков почвы (см.фиг.6). Информация о неопознанных объектах, преобразованная в блоках 5, поступает в блоки 6, которые измеряют ее по алгебраическим алгоритмам микросхемы 16, например Я Гт../ - -г- , которые позволяют обнаружит вать наиболее трудно идентифицируемые некачественные клубни и примеси (см.фиг.7). Результаты измерения направляются также на пороговьй элемент 7, который принимает решение 1 или О и передает сигнал на исполни- . тельный механизм. Последний отрабатывает команду Сход или Проход. Высокая точность распознавания достигается за счет принятия решения о принадлежности объекта к тому или иному классу по двум и более алгоритмам и уточняется сравнением полученных результатов на последуклцих блоках 5 и 6 по алгебраическому критерию. Конкретное применение данный способ может найти при разработке и совершенствовании технологической линии послеуборочной и предпосадочной обработке картофеля по схеме, представленной на фиг.8. Например, масса картофеля поступает от транспортера-загрузчика 21 на выстраиватель 22, где общая масса картофеля выстраивается в линейный поток и поштучно подается на роликовый транспортер 23. Объекты 1 распознавания, вращаясь на роликах, поступают в зону контроля блока 3. Основным положительным эффектом способа является точность распознавания объектов с различной молекулярной структурой и универсальность его применения при решении задач распознавай объектов многокомпонентной смеси, а также разделение ее на классы (фракции) в соответствии с требуемой технологией.

р(д;

pfx;

СПОСОБ ОПТИЧЕСКОЙ СОРТИРОВКИ ПЛОДОВ ПО КАЧЕСТВУ путем облучения плодов потоком света слож- 'ного спектрального состава, преобразование и измерение оптической энергии, поступакнцей от плодов, на нескольких спектральных участках, анализ и определение качества плодов по величине фототока и знаку первой производной коэффициента поглощения, отличающийсятем, что, с целью увеличения точности сортирования и расширения функциональных возможностей, преобразование оптической энергии от объекта и анализ измеренного сигнала ведут на двух и более уровнях, а сортировку плодов осуществляют последовательно от уровня к уровню до момента полного опознания плода.(Л-^^ \ <^^ X—чХ^«VftI

/7

la

г. 20

Фиг

Р{к-и,)

Я

я.

7

Г7

«

.Л я

2(7

V

//

/Тх-х ;

Фиг. 5

Кп.

Фиг,7

/fn

/7

pfx-x,;

/Гд

.LJ л «