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申请/专利权人：英飞智信(苏州)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的固体颗粒物特征识别方法，涉及图像识别技术领域；为了解决传统的固体颗粒物识别方法效率低下以及容易出错的问题；本发明通过对固体颗粒物进行原始图片收集，利用深度学习模型对图片进行特征识别，然后进行特征划分得到固体颗粒物的特征，可以自动、快速、准确地识别固体颗粒物的外观特征，提高了固体颗粒物识别的效率和准确性，同时降低了人工成本，还可以根据不同的需求，对不同的固体颗粒物外观特征进行识别和筛选，以满足不同应用场景的需求。

主权项：1.基于深度学习的固体颗粒物特征识别方法，其特征在于，方法包括：原始图片收集：对固体颗粒物特征拍照以得到特征图片集；深度学习训练：建立训练好的深度学习模型，通过深度学习模型对特征图片集中的图片进行特征识别，将所有固体颗粒物的特征进行归纳，再对特征进行划分；特征包括不完善、霉变和热损伤；模型调参：自动调节学习率，训练集的准确率在三个迭代步数后没有改进，则减小学习率的大小，重复上述过程，直至深度学习模型的结果满足预期；新图片测试：输入新图片到训练好的深度学习模型，深度学习模型将直接输出特征类别；所述固体颗粒物为多颗粒拍照时，将多个固体颗粒物置于柔性振动盘内，振动一次，正反面各拍一张，多次震动并进行多次拍照，以得到多个固体颗粒物的多颗粒图片；对多颗粒图片进行切割成单个颗粒的特征图片；将所有的特征图片集中得到特征图片集；所述柔性振动盘包括振动盘1和底板2，振动盘1的底端面四个拐角处均安装有定位柱4，四个定位柱4上固定套接有弹簧3的一端，弹簧3的另一端固定在底板2上，底板2上安装有电机一5，电机一5的输出轴的一端安装有凸轮6；振动盘1的底端面中线处安装有轴底座7，轴底座7上安装有中心轴8，中心轴8上位于轴底座7内安装有轴承9，轴承9的圆形侧边与凸轮6的边缘侧壁相接触；底板2上开设有安装槽一10，安装槽一10的内部滑动安装有安装板11，安装板11上安装有电机一5，底板2的上端面安装有控制盒12；安装板11的底端面两侧对称安装有固定架14，两个固定架14上安装有滚珠丝杠13，滚珠丝杠13上安装有与滚珠丝杠13配合的滑块16，滑块16的顶端面与安装板11固定连接；滚珠丝杠13的一端通过联轴器与电机二15的一端传动连接；振动盘1的底部开设有安装槽二18，轴底座7滑动固定在安装槽二18内，轴底座7的一侧固定有连接板19，连接板19上开设有限位孔20；电机一5的上端面一侧安装有电动推杆17，电动推杆17的伸缩杆顶端与限位孔20相互配合；控制盒12用于接收多颗粒的固体颗粒物振动前与振动后的图片并进行分析和控制，具体过程为：对振动前、后的图片进行固体颗粒物进行图片分割以得到每个固体颗粒物的图像，计算振动前、后的固体颗粒物图像的重复度；若重复度大于设定重复阈值，则将该固定颗粒物标记为未散颗粒；将振动盘1划分为若干个区域，获取每个区域未散颗粒的数量，当未散颗粒数量大于零时，将该区域标记为振动区域，将振动区域依据未散颗粒的数量由大到小进行排序，依次生成振动区域的激振位置调节指令；然后控制电机二15带动滚珠丝杠13转动，通过滚珠丝杠13带动滑块16运动，从而带动电机一5运动至振动区域的下方，同时控制电动推杆17工作，使电动推杆17的伸缩杆顶端插入限位孔20内，继而使得在电机一5运动的同时，轴底座7在安装槽二18内进行相对应的滑动，使得轴底座7与电机一5始终保持一致；然后，根据未散颗粒的数量以及未散颗粒的重复度匹配对应电机一5的振动的频率和电压；对振动盘1进行再次振动，以便于对未散颗粒进行重新振动，使其翻转，实现控制物料在振动盘1上分散和转移。

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