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基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统
成果名称: | 基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统 | 关键字: | 鸡蛋 , 暗斑 , 分级 , 伺服电机 , 伺服 , 滞留 , 分装 , 图像识别 , 电机 , 深度学习 | 应用行业: | 畜牧业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | ZL202210018106 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 河北农业大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 1.00 | 所属十强产业: |
本发明公开的属于鸡蛋暗斑检测与分级技术领域,具体为基于深度学习或图像识别鸡蛋暗斑检测与自动分级系统,包括支撑组件和中央处理器,所述支撑组件上安装有传送装置,所述传送装置上安装有数据采集机构,所述传送装置右侧设有分级装置;所述数据采集机构包括红外线感应器,本发明的有益效果是:通过设置传送装置,对鸡蛋进行传输,实现了批量化的检测,检测速度快;并且通过摄像机对鸡蛋进行拍摄,再利用模块进行暗斑数量的采集,并与预存的等级值进行对比,可对鸡蛋进行分类,通过设置分级装置,自动将鸡蛋进行分类,使得鸡蛋进入分装盘的对应区域,分级效率高,自动化程度高,降低了人工成本,大大提高了检测效率。
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