Clasificador de color (clasificador de color óptico, clasificador de color digital, máquina de clasificación o clasificador de color electrónico) es un dispositivo que utiliza tecnología de detección fotoeléctrica para distinguir el color (o forma, tamaño, textura) de los materiales según la diferencia en sus propiedades ópticas y desviar automáticamente los materiales que no cumplen con los requisitos a través de la tecnología de válvulas de pulverización. Este artículo intenta brindarle una comprensión preliminar del clasificador de color a través de un método simple y fácil de entender.

El siguiente diagrama muestra el modelo actual de clasificador de color convencional.

En el diagrama anterior, podemos ver que el clasificador de color se compone de cuatro partes principales.

1, el sistema de suministro utiliza el vibrador para transportar el material de manera uniforme a la rampa, generalmente cada canal tiene una rampa 63/64, el material se desliza a lo largo de la rampa en el canal hasta el fondo en el área de identificación.

El sistema de detección 2 、 detecta el material que ingresa al área de identificación en tiempo real y genera imágenes en escala de grises o en color RGB al disparar el material en movimiento a alta velocidad. Luego, las imágenes se envían al sistema de control y procesamiento de señales.

3 、 El módulo de procesamiento de señales analiza los datos de imagen recibidos, marca los materiales que deben rechazarse y el módulo de control envía los datos de rechazo al sistema de rechazo.

4 、 El sistema de rechazo generalmente adopta una válvula de pulverización de chorro de aire con 63/64 pequeñas boquillas de lado a lado en un canal. El sistema de rechazo recibe los datos de rechazo del módulo de control y acciona la válvula de pulverización para permitir que la boquilla designada se abra y se cierre, después de que se abra la boquilla, rociará un flujo de aire de haz fino, corto y de alta velocidad hacia el frente y el flujo de aire soplará el material frente a la boquilla para completar la acción de rechazo.

Definido desde la perspectiva de la óptica y la electrónica, el desarrollo actual de clasificadores de color ha experimentado tres importantes actualizaciones.

La generación inicial de clasificadores de color:

La generación inicial de clasificadores de color utiliza fotodiodo como módulo de adquisición, microcontrolador o CPLD (dispositivo lógico de programación compleja) como unidad central de procesamiento y lámpara fluorescente como solución de fuente de iluminación. Como primera generación de clasificadores de color, tiene defectos obvios.

1, el rendimiento y la capacidad de CPLD son muy bajos.

2, la densidad limitada del fotodiodo conduce a una resolución más baja de la imagen de la máquina.

3, la caída de la luz de las lámparas fluorescentes es más obvia.

Estas razones conducen a una menor estabilidad y rendimiento de clasificación de color del clasificador de color de primera generación.

Clasificador por color de segunda generación:

Junto con los circuitos integrados de gran escala, el procesamiento de señales digitales, el proceso de señal digital y la iluminación LED y otros desarrollos tecnológicos. El clasificador de color de segunda generación utiliza FPGA o FPGA / DSP híbrido para la adquisición y el procesamiento de señales, y utiliza iluminación LED en lugar de iluminación fluorescente, lo que mejora en gran medida la estabilidad y el rendimiento del clasificador de color. El clasificador por color comenzó a aplicarse gradualmente en diversas industrias. Pero limitado por el nivel de tecnología y el costo de los sensores, la segunda generación de clasificadores de color solo puede capturar la imagen en escala de grises del material bajo la irradiación de luz de fondo, que ahora se conoce como clasificador de color en blanco y negro (clasificador de color monocromático).

Clasificador de color de tercera generación:

Beneficiada del desarrollo de la tecnología CMOS, la tercera generación de clasificadores de color con la ayuda de RGB CCD puede identificar varias diferencias de color de los materiales. Para lograr una variedad de algoritmo heterocromático (color bicromático), algoritmo tricromático (color tricromático) y otros algoritmos complejos. Los fabricantes de clasificadores por color en varios países comenzaron a hacer esfuerzos para desarrollar modelos, utilizando una arquitectura FPGA pura más eficiente y sobresaliendo en la estabilidad y el rendimiento de costos del clasificador por color. Con la preselección de los fabricantes chinos de clasificadores de color, el clasificador de color se ha aplicado profundamente en varias industrias, representando campos como clasificador de color de arroz, clasificador de color de maní, clasificador de color de soja, clasificador de color de maíz, clasificador de color de sésamo, clasificador de color de semilla de girasol, semilla de sandía clasificador de color, clasificador de color de granos de café, clasificador de color de pasas, clasificador de color de anacardo, clasificador de color de camarones de mar, clasificador de color de almejas, etc .; clasificador de color de fertilizantes de la industria industrial, clasificador de color de partículas de plástico, clasificador de color de sal, clasificación de color de productos industriales; industria de recursos, clasificación por color de mineral de hierro, clasificación por color de arena de cuarzo, clasificación por color de feldespato de potasio; industria de protección del medio ambiente clasificación de colores de plástico, clasificación de colores de vidrio, clasificación de colores de cables de desecho, etc. Sobre la base de la luz visible superpuesta en rayos X, ultravioleta, infrarrojos y otras tecnologías de cámara, puede lograr la detección de manchas de enfermedades del arroz, detección de moho agrícola, agricultura detección de residuos de cultivos, detección de metales, detección de material plástico, etc. Al mismo tiempo, con el fin de satisfacer la demanda del mercado, el clasificador de color también comenzó a diversificarse gradualmente, desde los más pequeños 18 canales (micro clasificador) , 32 canales (mini clasificador de color) a más de Clasificador de color de 630 canales salió uno tras otro, solo limitado por la estructura mecánica y otras razones, los modelos convencionales actuales pueden ser los más grandes alcanzan 13 canales. Aunque la tercera generación de clasificadores de color en comparación con la segunda generación tiene la esencia de la mejora, pero en parte de la clasificación y otros escenarios todavía tienen el corazón, pero no lo suficiente. Antes de la tercera generación de clasificador de color es principalmente del color, la forma, el tamaño de las tres dimensiones de detección, pero en la mayor parte del campo de clasificación de formas, como los cacahuetes crudos, es necesario seleccionar los escenarios de cáscara agrietada o germinada, la tercera generación de clasificador de color no se puede ordenar.

Cuarta generación de clasificadores de color

El clasificador de color de cuarta generación combina un módulo de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo sobre la base de la tercera generación, utilizando la arquitectura GPU + FPGA. Las señales recopiladas por la cámara se entregarán a la GPU del nodo de computación de borde para procesar, debido a que la potencia de computación de la GPU excede en gran medida a la de FPGA, por lo que puede realizar el reconocimiento del algoritmo de textura de los materiales. El reconocimiento del algoritmo de textura es muy importante en la clasificación de materiales donde el color y la forma del material no se distinguen mucho, pero la diferencia de textura es grande. Por ejemplo, reconocer el género de los cangrejos, distinguir el valor nominal de las monedas, etc. -Modelo de aprendizaje profundo establecido, el clasificador de color generará un algoritmo de clasificación inteligente después de completar una gran cantidad de aprendizaje, y el módulo de procesamiento de la válvula de pulverización recibe los resultados del procesamiento del módulo de IA para rechazar los materiales que no cumplen con los requisitos. En la actualidad, la tecnología de inteligencia artificial en el campo del clasificador de color no se utiliza por completo, pero a partir del efecto logrado actualmente, el clasificador de color de inteligencia artificial en algunas áreas del efecto de detección es muy bueno, y la cuarta generación de clasificador de color utiliza la capacidad del aprendizaje profundo, teóricamente amplían el alcance del clasificador de color a un grado inimaginable. Este es también el actual fabricante internacional de clasificadores de color de primera clase que están desarrollando y promocionando activamente modelos equipados con inteligencia artificial. Creemos que la cuarta generación de clasificadores de color será un punto importante en la historia del clasificador de colores.

La composición e implementación del clasificador de color es muy compleja. Y el desarrollo del clasificador de color va acompañado del progreso de los tiempos y la tecnología, está impulsado por estos campos industriales relacionados, como el desarrollo del campo FPGA de chips electrónicos, el desarrollo de CCD óptico óptico, el desarrollo de tecnología de procesamiento mecánico, el desarrollo del campo de reconocimiento de imágenes y color. En este documento, solo se desarrollará una breve introducción a la historia del desarrollo de la máquina clasificadora por color, y la subsecuente subdivisión del módulo para presentarla.

Palabras clave para el próximo artículo.

Escenarios de aplicación del clasificador de color: campo de cribado industrial, campo de cribado agrícola, campo de protección ambiental, campo de mineral

La fuente de luz del clasificador de color: luz visible, luz invisible, brillo, cromaticidad, saturación.

Espectro de clasificador de color: espectro único, espectro múltiple, hiperespectro, cámara de polarización

Algoritmo de reconocimiento del clasificador de color: algoritmo de tamaño, algoritmo de forma, algoritmo de escala de grises, algoritmo heterocromático, algoritmo tricromático, algoritmo de inteligencia artificial

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