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摘要：随着珍珠产业的扩大，市场对珍珠的需求量也越来越大，但是目前对珍珠的分拣大部分还是为人工分拣，这样大大降低了珍珠出产的效率。为了提高对淡水珍珠的分拣效率，需要研发一种全自动的淡水珍珠清洗分拣装置。本实用新型公开了一种淡水珍珠分拣装置，包括机架，所述的机架上安装有清洗装置、烘干装置、视觉分拣装置和收纳装置;所述的机架上方安装有清洗装置，所述的清洗装置的下方机架上安装有烘干装置;所述的烘干装置的下方安装有视觉分拣装置;所述的视觉分拣装置下方安装有收纳装置。本实用新型将机器的视觉检测技术引入到传统的珍珠分级里来。通过对目标的摄取、图片的处理、特征的提取等视觉检测环节进行深入的探索和研究。其次对珍珠的清洗和烘干操作可以使得珍珠的分拣更加的简洁和自动化。
关键词：珍珠圆度分拣;珍珠清洗烘干;珍珠大中分拣;视觉分拣
一、引言
诸暨山下湖已经成为全球最大的淡水珍珠养殖、加工和交易中心。然而目前珍珠分拣的方式仍然很落后，相对于我国如此大的珍珠产量，目前整个行业所采用的分级方法基本上仍停留在人工检测的阶段，企业需要安排大量的人员以肉眼观察的方式对珍珠的等级进行分类。以这样的方式对珍珠进行分级，强度大，速度慢，易疲劳，加上对于经验有较高的要求，检测结果易受人为因素影响，不但大大增加了珍珠生产企业的生产成本，也不利于实施准确有效和稳定的质量控制。
为解决当前珍珠分拣自动化、智能化水平低等问题，针对珍珠形状的视觉识别，论文设计实现了--套基于单目动态视觉的珍珠形状分拣系统。论文主要研究了利用单目摄像机快速获取珍珠多表面的方法以及几何形状检测方法。根据研究内容，实现了本系统的珍珠检测平台，其主要功能为图像采集、数据/信息处理、网络通信等，为机械臂的分拣控制提供了依据，并对基于视觉定位的机械臂控制进行了相应研究，实现了分拣自动化的关键技术。基于这样的背景，本次设计打算将机器的视觉检测技术引入到传统的珍珠分级里来。通过对目标的摄取丶图片的处理丶特征的提取等视觉检测环节进行深入的探索和研究。另外再加入对珍珠的清洗和烘干，可以使得珍珠的分拣更加的简洁和自动化。
二、机器的构成机构
地理分布以及传统文化等对珍珠的产生有很大影响，因此国外针对珍珠机械式自动分级设备寥寥无几。关于其他水果果品机械式自动分级技术的研究则相对较早，有关于外形尺寸和重量分級的相关专利。主要有压杆栅式、孔带式、辊式、膜片式、滚子式、挡板式、带（链）式等分级技术区分外形尺寸。利用目标重量的自由果斗式、变倾斜力矩式、弹簧调节倾斜力矩式等技术。类似的还有对红枣、大豆和钢球的分级技术研究。
目前，机械式自动分级设备大致有以下几种形式：带式、滚筒式和滚杠式。滚筒式按照滚筒形式及布置又有滚筒孔式、水平栅条滚筒式、多级栅条滚筒式、倾斜栅条滚筒式等。
本文所设计的机械结构分为四大部分，分别为：清洗烘干装置，图像采集装置，机械手分拣装置，齿轮摇晃装置。
三、视觉分拣系统
机器视觉是图像处理技术的重要组成部分，早在20世纪80年代中期开始在水果自动分级中应用。由于机器视觉能有效消除主观影响因素，且能够对水果的分级指标进行定量描述，实现无损检测，判断精度较高，所以该技术发展快速，国外在这方面成果较为丰硕。但这些成果主要是针对流通性较好、普及性较高的农产品如苹果、柑橘和红枣等，对于珍珠的研究则几乎为零。
国外利用机器视觉对农产品检测分级的研究，对实现珍珠的自动分级具有指导意义。国内将机器视觉技术应用于珍珠始于21世纪初期，经过十多年的探索发展目前已取得较好成果。较成功的主要有两类，一类是多相机多角度拍摄检测，另一类是单目多视角拍摄检测。国内的研究已取得一定的成就，主要集中在珍珠的图像处理识别研究上，已基本实现在线实时检测分级，但整体现状还处于初级阶段;对于珍珠从喂料到完成检测并分类的全过程研究尚且不足，且单体检测效率不高，批量快速检测的研究涉及较少。
本装置采用了弹幕多视角拍摄检测，通过OPENMV软件对采取到的图像进行处理，控制装置中的机械臂对珍珠的圆度进行分拣。
四、分拣的流程
系统工作时，首先有进料口放入珍珠，珍珠在蓄水池进行清洗，然后通过齿轮传动链进入第二层的烘干装置，在机器的侧面安装有一个大功率吹风烘干机，在珍珠下落的地方安装有一个海绵擦拭器。经过烘干擦拭后的珍珠会来到第二层的传送带，这是安装在侧面的单目摄像头会对经过的珍珠进行图片的采集，然后通过数据的反馈，对机械臂进行控制，这时机械手会对符合要求的珍珠进行抓取，抓取到的珍珠会被放入俩侧的收纳盒，此时可以收纳盒底下的齿轮摇晃装置就会运行，对珍珠的大小进行分拣，最后取出收纳盒就完成了对珍珠的分拣。
五、结束语
随着对珍珠需求量的增加，员工数量的增加同时使企业管理的难度大大增加，生产企业需要花费相当的精力去维持一支稳定而高效的检测队伍，难以有效的集中力量在关键的研发新技术上，无形中减慢了整个行业向高层次发展的步伐，也不利于重点核心企业的脱颖而出。因此需要通过利用先进的无损自动检测技术替代或者部分替代人工检测，提高全行业的生产加工效率，成为许多珍珠生产和加工企业的迫切要求。为了进一步的提高珍珠的生产力，加快企业的发展。
参考文献：
[1] 王毓综.基于机器视觉的珍珠形状自动分拣系统的研究与实现[D].浙江农林大学，2018.
[2] 李炳林，王慧，许丰灵，潘展鲲，陈春雷，郑明月，李承骏.基于机器视觉的嵌入式珍珠分拣器研究与制作[J].电脑与信息技术，2017.
[3] 郑春煌，黄柳，唐玮，等图像处理的珍珠形状大小检测系统研究[J]中国计量学院学报，2014.
[4] 王子文，王春秀，慕松.灵赋长枣机械式分级装置的设计[J]湖北农业科学，2015.
[5] 全国首饰标准化委员会.GB/T 18781-2008中国人民共和国养殖珍珠国家标准[S].北京：中国标准出版社，2008.
[6] 应义斌，饶秀勤，赵匀，等.机器视觉技术在农产品品质自动识别中的应用研究进展[J].农业工程学报，2000.
[7] 李江.图像处理技术在珍珠分检中的应用研究[D].合肥：中国科学技术大学，2003.
[8] 廖义奎，卫星，陈积光珍珠自动分离机控制系统的设计[J].广民族学院学报（自然科学版），2004.
（作者单位：浙江工业职业技术学院）
关键词：珍珠圆度分拣;珍珠清洗烘干;珍珠大中分拣;视觉分拣
一、引言
诸暨山下湖已经成为全球最大的淡水珍珠养殖、加工和交易中心。然而目前珍珠分拣的方式仍然很落后，相对于我国如此大的珍珠产量，目前整个行业所采用的分级方法基本上仍停留在人工检测的阶段，企业需要安排大量的人员以肉眼观察的方式对珍珠的等级进行分类。以这样的方式对珍珠进行分级，强度大，速度慢，易疲劳，加上对于经验有较高的要求，检测结果易受人为因素影响，不但大大增加了珍珠生产企业的生产成本，也不利于实施准确有效和稳定的质量控制。
为解决当前珍珠分拣自动化、智能化水平低等问题，针对珍珠形状的视觉识别，论文设计实现了--套基于单目动态视觉的珍珠形状分拣系统。论文主要研究了利用单目摄像机快速获取珍珠多表面的方法以及几何形状检测方法。根据研究内容，实现了本系统的珍珠检测平台，其主要功能为图像采集、数据/信息处理、网络通信等，为机械臂的分拣控制提供了依据，并对基于视觉定位的机械臂控制进行了相应研究，实现了分拣自动化的关键技术。基于这样的背景，本次设计打算将机器的视觉检测技术引入到传统的珍珠分级里来。通过对目标的摄取丶图片的处理丶特征的提取等视觉检测环节进行深入的探索和研究。另外再加入对珍珠的清洗和烘干，可以使得珍珠的分拣更加的简洁和自动化。
二、机器的构成机构
地理分布以及传统文化等对珍珠的产生有很大影响，因此国外针对珍珠机械式自动分级设备寥寥无几。关于其他水果果品机械式自动分级技术的研究则相对较早，有关于外形尺寸和重量分級的相关专利。主要有压杆栅式、孔带式、辊式、膜片式、滚子式、挡板式、带（链）式等分级技术区分外形尺寸。利用目标重量的自由果斗式、变倾斜力矩式、弹簧调节倾斜力矩式等技术。类似的还有对红枣、大豆和钢球的分级技术研究。
目前，机械式自动分级设备大致有以下几种形式：带式、滚筒式和滚杠式。滚筒式按照滚筒形式及布置又有滚筒孔式、水平栅条滚筒式、多级栅条滚筒式、倾斜栅条滚筒式等。
本文所设计的机械结构分为四大部分，分别为：清洗烘干装置，图像采集装置，机械手分拣装置，齿轮摇晃装置。
三、视觉分拣系统
机器视觉是图像处理技术的重要组成部分，早在20世纪80年代中期开始在水果自动分级中应用。由于机器视觉能有效消除主观影响因素，且能够对水果的分级指标进行定量描述，实现无损检测，判断精度较高，所以该技术发展快速，国外在这方面成果较为丰硕。但这些成果主要是针对流通性较好、普及性较高的农产品如苹果、柑橘和红枣等，对于珍珠的研究则几乎为零。
国外利用机器视觉对农产品检测分级的研究，对实现珍珠的自动分级具有指导意义。国内将机器视觉技术应用于珍珠始于21世纪初期，经过十多年的探索发展目前已取得较好成果。较成功的主要有两类，一类是多相机多角度拍摄检测，另一类是单目多视角拍摄检测。国内的研究已取得一定的成就，主要集中在珍珠的图像处理识别研究上，已基本实现在线实时检测分级，但整体现状还处于初级阶段;对于珍珠从喂料到完成检测并分类的全过程研究尚且不足，且单体检测效率不高，批量快速检测的研究涉及较少。
本装置采用了弹幕多视角拍摄检测，通过OPENMV软件对采取到的图像进行处理，控制装置中的机械臂对珍珠的圆度进行分拣。
四、分拣的流程
系统工作时，首先有进料口放入珍珠，珍珠在蓄水池进行清洗，然后通过齿轮传动链进入第二层的烘干装置，在机器的侧面安装有一个大功率吹风烘干机，在珍珠下落的地方安装有一个海绵擦拭器。经过烘干擦拭后的珍珠会来到第二层的传送带，这是安装在侧面的单目摄像头会对经过的珍珠进行图片的采集，然后通过数据的反馈，对机械臂进行控制，这时机械手会对符合要求的珍珠进行抓取，抓取到的珍珠会被放入俩侧的收纳盒，此时可以收纳盒底下的齿轮摇晃装置就会运行，对珍珠的大小进行分拣，最后取出收纳盒就完成了对珍珠的分拣。
五、结束语
随着对珍珠需求量的增加，员工数量的增加同时使企业管理的难度大大增加，生产企业需要花费相当的精力去维持一支稳定而高效的检测队伍，难以有效的集中力量在关键的研发新技术上，无形中减慢了整个行业向高层次发展的步伐，也不利于重点核心企业的脱颖而出。因此需要通过利用先进的无损自动检测技术替代或者部分替代人工检测，提高全行业的生产加工效率，成为许多珍珠生产和加工企业的迫切要求。为了进一步的提高珍珠的生产力，加快企业的发展。
参考文献：
[1] 王毓综.基于机器视觉的珍珠形状自动分拣系统的研究与实现[D].浙江农林大学，2018.
[2] 李炳林，王慧，许丰灵，潘展鲲，陈春雷，郑明月，李承骏.基于机器视觉的嵌入式珍珠分拣器研究与制作[J].电脑与信息技术，2017.
[3] 郑春煌，黄柳，唐玮，等图像处理的珍珠形状大小检测系统研究[J]中国计量学院学报，2014.
[4] 王子文，王春秀，慕松.灵赋长枣机械式分级装置的设计[J]湖北农业科学，2015.
[5] 全国首饰标准化委员会.GB/T 18781-2008中国人民共和国养殖珍珠国家标准[S].北京：中国标准出版社，2008.
[6] 应义斌，饶秀勤，赵匀，等.机器视觉技术在农产品品质自动识别中的应用研究进展[J].农业工程学报，2000.
[7] 李江.图像处理技术在珍珠分检中的应用研究[D].合肥：中国科学技术大学，2003.
[8] 廖义奎，卫星，陈积光珍珠自动分离机控制系统的设计[J].广民族学院学报（自然科学版），2004.
（作者单位：浙江工业职业技术学院）