基于深度学习的色选机分选方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的色选机分选方法，涉及色选机分选技术领域。本发明包括如下步骤：拍摄物料并分组，训练模型并保存；相机使用千兆网通讯方式实时传输图像数据至工控机；工控机获取图像，进行滤波处理、二值化、连通域检测找出图像中所有物料；对所有物料图像进行规整化处理后一次放入模型中进行判别，给出判别结果；对判别结果进行处理，图像纵向位置与阀位置对应，图像横向位置与时间信息对应，给出吹阀信号，由工控机发送至阀板，指导阀板吹阀。本发明通过量级的裁剪方式来训练模型，对工控机拍摄的图像进行预处理，对图像进行规整化处理后一次放入模型中进行判别，降低了模型的复杂程度、提高色选机的筛选效率。