摘要
本发明公开了一种基于机器视觉的蚕蛹活性自动化检测方法及系统,通过PLC控制蚕蛹输送带,将蚕蛹输送至检测区域;利用加热装置对蚕蛹进行加热刺激,使蚕蛹产生运动;通过图像采集装置拍摄蚕蛹运动状态的一系列图像;利用制作的蚕蛹数据集,对基于YOLOv11网络模型架构改进得到的轻量化模型进行训练和优化;将采集到的图像传输至图像处理单元,利用训练后的轻量化模型对蚕蛹图像进行识别与检测;对蚕蛹的活性进行分析和评估,根据分析评估结果,对蚕蛹进行活性等级划分,并将活性蚕蛹和无活性蚕蛹分别收集到对应的收集箱中。本发明通过加热方法促使蚕蛹运动,并在此基础上结合图像处理技术,实现了对蚕蛹的非接触式测量,确保在整个检测过程中对蚕蛹无损伤,有效保护了蚕蛹的完整性。
技术关键词
自动化检测方法
自动化检测系统
图像采集装置
图像处理单元
视觉
PLC控制
模块
储存容器
收集箱
下料控制器
深度特征提取
GMM模型
二值化方法
上料装置
网络
温度控制单元
检测台
温度传感器
EM算法
系统为您推荐了相关专利信息
像素点
水体污染检测
阈值分割算法
视觉
类间方差
机器人系统
移动平台
自主导航模块
升压站设备
视觉SLAM算法
稠密深度图
通道注意力机制
深度补全方法
融合特征
激光雷达点云数据