物料分选方法、装置、分选机及电子设备与流程

本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种物料分选方法、装置、分选机及电子设备。

背景技术：

1、分选机，又称为色选机，作为广泛应用于农业、食品加工、矿产开采等领域的自动化装备，其核心功能在于借助颜色、纹理等的识别与分级机制，实现物料的自动分类与剔除。在现有的立式分选机中，分选过程依赖于简单的算法和逻辑，主要通过分析物料的颜色、纹理等特征进行分类。这种方法因其技术成熟度高、成本效益显著，在特定的初级应用环境中能够基本满足需求。

2、然而，随着产业界对分选精确度及速率提出更为严格的要求，传统的分选机面临挑战，难以有效应对日益增长的市场需求和技术升级的期望。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种物料分选方法、装置、分选机及电子设备，其极大地提高了分选精确度和速率，以能有效应对日益增长的市场需求和技术升级的期望。

2、为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种物料分选方法，应用于分选机的控制设备，所述分选机还包括物料通道和多个分选喷阀，所述分选喷阀靠近所述物料通道的物料掉落口，所述控制设备与所述分选喷阀通信连接，所述方法包括：

4、将检测帧索引对应的物料图像输入预先加载的检测模型，利用所述检测模型生成所述物料图像的检测结果；其中，所述物料图像为所述物料通道的图像，所述检测结果包括所述物料图像中各物料的预测框和置信度信息；

5、根据所述置信度信息，从所述物料中确定分选对象；

6、针对每个所述分选对象，对所述分选对象的所述预测框进行边界过滤和调整，得到边界框，并根据所述边界框确定一组吹阀数据；其中，所述吹阀数据包括吹阀时间和至少一个目标喷阀；

7、当达到所述吹阀时间时，控制所述目标喷阀工作，以将对应的所述分选对象选出。

8、可选地，所述对所述分选对象的所述预测框进行边界过滤和调整，得到边界框的步骤，包括：

9、根据所述物料图像的边界线和所述分选对象的预测框，计算所述分选对象与所述边界线之间的最小距离；

10、判断所述最小距离是否小于预设的距离阈值；

11、若否，则将所述分选对象的预测框作为边界框；

12、若是，则在所述最小距离对应的边界线为上边界的情况下，将所述分选对象滤除，在所述最小距离对应的边界线为下边界的情况下，结合所述物料图像的上一帧图像，确定所述分选对象的边界框。

13、可选地，所述结合所述物料图像的上一帧图像，确定所述分选对象的边界框的步骤，包括：

14、将所述物料图像与上一帧物料图像叠加，得到叠加图像；

15、将所述叠加图像输入所述检测模型，利用所述检测模型生成所述分选对象的边界框。

16、可选地，所述根据所述边界框确定一组吹阀数据的步骤，包括：

17、获取所述边界框在所述物料图像的第一方向上的覆盖行号，以及在所述边界框在所述物料图像的第二方向上的覆盖列号；其中，所述第一方向与所述物料在所述物料通道上的掉落方向一致，所述第二方向与所述分选机中所述分选喷阀的设置方向一致；

18、依据所述覆盖列号，确定所述分选对象的覆盖范围，并将位于所述覆盖范围内的所述分选喷阀作为目标喷阀；

19、依据所述覆盖行号，得到所述分选对象的吹阀时间。

20、可选地，所述物料图像为从所述物料通道的视频流图像中截取的一帧图像，所述视频流的各帧图像具有连续的像素行号，所述覆盖行号为所述物料图像中所述分选对象的边界框所覆盖的像素行号，且所述覆盖行号包括起始行号和终止行号；

21、所述依据所述覆盖行号，得到所述分选对象的吹阀时间的步骤，包括：

22、以所述起始行号对应的位置作为所述分选对象的第一位置，以所述终止行号对应的位置作为所述分选对象的第二位置；

23、将喷气点与所述第一位置间的距离作为第一距离，将所述喷气点与所述第二位置间的距离作为第二距离；其中，所述喷气点与所述分选喷阀的位置对应；

24、基于所述物料的下落速度，计算出所述第一距离对应的第一时刻，以及所述第二距离对应的第二时刻；

25、依据预设的时间延迟，分别对所述第一时刻和所述第二时刻进行补偿，得到吹阀起始时刻和吹阀结束时刻。

26、可选地，所述分选机还包括与所述物料通道对应的单路相机，所述单路相机与所述控制设备通信连接；

27、在所述将检测帧索引对应的物料图像输入预先加载的检测模型，利用所述检测模型生成所述物料图像的检测结果的步骤之前，所述方法还包括：

28、在darknet架构上采用跨阶段局部网络和残差连接，并增加4倍下采样检测头，去除32倍下采样检测头，以得到初始模型；

29、控制所述单路相机拍摄，获取目标物料的多帧样本图像，并根据所述样本图像中物料的边界框和缺陷类型，对每帧所述样本图像进行标注，得到训练样本；

30、利用所述训练样本，对所述初始模型进行训练，得到检测模型。

31、可选地，所述将检测帧索引对应的物料图像输入预先加载的检测模型的步骤，包括：

32、在处理完上一帧物料图像的情况下，以上一帧物料图像的索引之后的下一个图像索引作为检测帧索引；

33、从图像缓存池中调取所述检测帧索引对应的物料图像，并将所述物料图像输入预先加载的检测模型。

34、第二方面，本发明提供一种物料分选装置，应用于分选机的控制设备，所述分选机还包括物料通道和多个分选喷阀，所述分选喷阀靠近所述物料通道的物料掉落口，所述控制设备与所述分选喷阀通信连接，所述物料分选装置包括图像检测模块、对象确定模块、对象确定模块和吹阀分选模块；

35、所述图像检测模块，用于将检测帧索引对应的物料图像输入预先加载的检测模型，利用所述检测模型生成所述物料图像的检测结果；其中，所述物料图像为所述物料通道的图像，所述检测结果包括所述物料图像中各物料的预测框和置信度信息；

36、所述对象确定模块，用于根据所述置信度信息，从所述物料中确定分选对象；

37、所述阀数据获取模块，用于针对每个所述分选对象，对所述分选对象的所述预测框进行边界过滤和调整，得到边界框，并根据所述边界框确定一组吹阀数据；其中，所述吹阀数据包括吹阀时间和至少一个目标喷阀；

38、所述吹阀分选模块，用于当达到所述吹阀时间时，控制所述目标喷阀工作，以将对应的所述分选对象选出。

39、第三方面，本发明提供一种分选机，包括控制设备、下料装置、单路相机和分选喷阀；

40、所述下料装置包括多条物料通道，所述单路相机设置于所述分选机上，且朝向所述下料装置的物料通道，所述物料通道与所述单路相机一一对应，所述控制设备分别与所述单路相机和所述分选喷阀通信连接；

41、所述下料装置还包括位于所述物料通道下方的良品腔以及位于所述良品腔一侧的废料腔，所述分选喷阀设置于所述下料装置内，且位于所述良品腔和所述下料装置的物料掉落区之间；

42、所述单路相机，用于拍摄对应的所述物料通道的视频流图像，并将所述视频流图像传输至所述控制设备；

43、所述控制设备，用于对所述视频流图像进行截取，并将截取到的物料图像存储至图像缓存池，以及实现如第一方面所述的物料分选方法。

44、第四方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器可执行所述计算机程序以实现如第一方面所述的物料分选方法。

45、第五方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的物料分选方法。

46、本发明实施例提供的物料分选方法、装置、分选机及电子设备，物料分选方法包括：将检测帧索引对应的物料图像输入预先加载的检测模型，利用检测模型生成物料图像的检测结果，其中检测结果包括物料图像中各物料的预测框和置信度信息；根据置信度信息，从物料中确定分选对象；针对每个分选对象，对分选对象的预测框进行边界过滤和调整，得到边界框，并根据边界框确定一组吹阀数据，每组吹阀数据包括吹阀时间和至少一个目标喷阀；当到达吹阀时间时，控制目标喷阀工作，以将对应的分选对象选出。如此，通过检测模型来进行图像检测，提高检测速度和检测准确率，并通过对每个分选对象的预测框进行边界过滤和调整的方式，使每个分选对象的边界框更为精确，进而提高边界框对应的吹阀时间和目标喷阀的准确度。从而，极大地提高了分选精确度和速率，能更有效地应对日益增长的市场需求和技术升级的期望。

47、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。