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文檔簡介
1、目前,國內(nèi)在肉雞加工領(lǐng)域還是依靠大量的勞動力,比如在雞翅質(zhì)量檢測和重量分級等工序,機械智能化水平還比較低。該研究旨在設(shè)計一種基于Matlab的雞翅質(zhì)量檢測方法和對雞翅進行重量分級和智能運輸?shù)难b備。
主要研究內(nèi)容如下:
(1)通過對圖像處理方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行針對性研究,為后續(xù)雞翅品質(zhì)的自動化檢測提供理論依據(jù)。對雞翅圖像進行灰度化、增強等處理,分別從RGB顏色模型、HSI顏色模型和Lab顏色模型三者中提取雞翅顏色特征,提
2、取淤血面積百分比特征進行質(zhì)量檢測,完成電腦端的仿真。
?。?)利用稱重傳感器動態(tài)檢測雞翅重量,光電傳感器攝取雞翅的位置信息,主控單元負責(zé)對以上重量、位置等數(shù)據(jù)信息進行動態(tài)接收、分析與處理,進而控制下游相應(yīng)舵機轉(zhuǎn)動,舵機再帶動機械臂轉(zhuǎn)動,將雞翅掃到臨時儲物箱中,從而在加工流水線上實現(xiàn)雞翅在相應(yīng)重量等級處的準確分級,并完成樣機制作。該研究智控核心為51單片機,可靠性強,應(yīng)用算法采用平均值濾波算法;高精度懸臂梁式稱重傳感器可精確到1g
3、;數(shù)據(jù)處理選用24位高精度AD轉(zhuǎn)換芯片。經(jīng)樣機試驗測試:該裝置控制操作簡單方便,工作安全可靠。重量分級準確率可達98%以上,分級速率可達每小時3600個。
?。?)自動運輸單元主要是負責(zé)完成重量分級雞翅的運輸,當(dāng)雞翅臨時儲物箱內(nèi)的雞翅超過10kg后,在雞翅的重壓之下,該壓力會克服箱底部磁鐵的吸力,使箱體底部打開。雞翅從臨時儲物箱內(nèi)掉落到雞翅運輸箱內(nèi),雞翅的重量會克服另一側(cè)蹺蹺板底部磁鐵的吸力,而使蹺蹺板發(fā)生向下傾斜,使蹺蹺板前側(cè)
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