先进制造技术

一种冬虫夏草智能化分拣系统及其使用方法，包括：传送带，传送需要分拣的冬虫夏草；电机用于控制传送带的运行；滑靴用于对相应道口的冬虫夏草进行分拣；摄像头，设置于分拣道口上方，用于获取冬虫夏草图像；微处理器，与摄像机通过串口相连，移植OpenCV进行图像处理，通过基于SURF算法的卷积神经网络识别冬虫夏草类型，Canny边缘检测和Hu矩算法进行等级分拣，并控制滑靴进行分拣；LCD显示屏用于显示获取到的冬虫夏草信息；上位机摄像头用于监控分拣情况，并实时反馈给上位机；上位机用于实时显示当前分拣情况，并通过图像处理获取当前传送带上的冬虫夏草数量，以控制电机速度；本发明能够识别定位不同物种和不同等级冬虫夏草，降低分拣错误率。

冬虫夏草是冬虫夏草菌侵染、寄生蝠蛾幼虫形成的菌虫复合体，是冬虫夏草属400多种冬虫夏草中的一个特定品种，药用价值和经济价值极高。现今，市面上常常混有冬虫夏草的相似物种，并且冬虫夏草也因大小，虫体所占比例等分为不同等级，这就需要对收购的冬虫夏草进行拣选，而目前，国内尚无成熟的安全高效的分拣设备，我国主要以人工分拣为主，导致分拣速度低，错误率高，企业需花费大量的财力、时间在拣选阶段。因此，需要一种智能化的分拣设备。

本发明通过对冬虫夏草的识别分拣算法进行了研究，通过工业摄像头获取分拣时冬虫夏草多角度图像，搭建了基于SURF算法的卷积神经网络的识别模型，通过人工蜂群算法优化学习速率，并将识别为冬虫夏草的品种通过Canny边缘检测算法和Hu矩得到冬虫夏草大小以及虫体所占比例，按照一定参数进行冬虫夏草等级划分，提高了卷积神经网络的识别效率和分拣准确度。在算法上，与传统的卷积神经网络相比，优化了神经网络收敛速度，通过投票机制提高了识别正确率，并将Canny边缘检测算法和Hu矩运用于冬虫夏草等级分拣中，能够更加准确地进行等级分拣，该系统实现了分拣智能化，特别适用于批量分拣，弥补了人工分拣带来的效率低、错误率高的不足。