CN114304239B - 一种鱿鱼白片智能加工方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种鱿鱼白片智能加工方法。本发明主要分为智能取料、智能切割、智能检测、冷冻、智能包装、入库等加工工艺；其中智能切割是根据动态称重的质量数据和重构的三维体积数据，计算该鱿鱼拉花小白片的密度；计算出同时满足产品对角线长度和产品重量要求的切割位置与切割角度；计算好的切割位置与切割角度数据，输送给推进机构、切割机构、角度调整机构，完成切割加工，形成鱿鱼花条。本发明能满足工厂大规模连续生产的需求，解决现有人工切割效率不高、成本率低等问题。

Description

一种鱿鱼白片智能加工方法

技术领域

本发明属于水产品加工领域，具体涉及一种鱿鱼白片智能加工方法。

背景技术

水产品加工利用是海洋渔业生产活动的延续，是在当前有限的渔业资源条件下产生更大经济价值的关键手段，目前国内水产品加工还是以人工为主，自动化、智能化加工设备应用占比很低。

新一代人工智能技术同样可以应用于水产加工行业，通过智能加工设备取代人工从事水产品解冻、清洗、切割（切片或切块）、裹粉、油炸及分拣包装等工作，不但可以大幅度降低劳动力成本，更可以大幅提升产品质量，减少加工损耗，提高有限水产资源的利用率。

远洋鱿鱼是水产加工的主要原料之一，鱿鱼白片定重、定对角线切块是水产品精深加工的重要环节，以往均依靠大量的熟练工人手工切割，生产效率低，且残次品较多。以年处理1万吨鱿鱼加工企业为例，仅鱿鱼白片定重、定对角线切块这一工序，就需要50多名工人，企业年用工成本达到400多万元。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，设计了一种鱿鱼白片智能加工方法，满足工厂大规模鱿鱼白片定重、定对角线连续切块生产的需求，从而降低企业用工成本，提高生产效率。

本发明解决技术问题采用的技术方案是：

一种鱿鱼白片智能加工方法，该方法包括：

对鱿鱼拉花大白片进行扫描，实现鱿鱼拉花大白片三维重构；

根据产品需求，进行拉花小白片宽度规格匹配；

计算不同匹配方式的得率，结合得率与规格需求量选取最优的组合进行取料，得到拉花小白片；

对不同宽度和厚度的拉花小白片进行规格分选，分选出相同宽度、厚度在一定范围的鱿鱼拉花小白片。

经过分选的鱿鱼拉花小白片，通过送料装置进入固定位置，并动态称重；称重完成后，固定装置将鱿鱼拉花小白片进行扎针固定；集成多个气缸的压平装置启动，对鱿鱼拉花小白片表面进行平整，确保鱿鱼拉花小白片下表面紧贴输送带底面且无空腔，同时上表面保持平整；气缸压平后，固定装置与鱿鱼拉花小白片一起运动，从扫描仪下方通过，完成鱿鱼拉花小白片的扫描成像，直至切割等待位停止运动。

根据动态称重的质量数据和重构的三维体积数据，计算该鱿鱼拉花小白片的密度；计算出同时满足产品对角线长度和产品重量要求的切割位置与切割角度；计算好的切割位置与切割角度数据，输送给推进机构、切割机构、角度调整机构，完成切割加工，形成鱿鱼花条。

切割加工后的鱿鱼花条进行动态称重，质量合格的鱿鱼花条进入视觉检测环节，质量不合格的鱿鱼花条筛选至废料收集框内；视觉检测装置对鱿鱼花条表面进行检测，表面存在瑕疵的鱿鱼花条筛选至废料收集框内，检测合格的鱿鱼花条进入单冻机冷冻。

本发明的有益效果是：提供了一种鱿鱼白片智能加工方法，满足工厂大规模连续生产的需求，解决现有人工切割效率不高、成本率低等问题。

附图说明

图1鱿鱼白片智能加工流程图；

图2鱿鱼拉花大白片与拉花小白片示意图；

图3智能取料算法流程图；

图4切割位置与切割角度计算流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步说明。如图1所示，本发明主要分为智能取料、智能切割、智能检测、冷冻、智能包装、入库等加工工艺。

所述的智能取料，是将鱿鱼拉花大白片切割成相同或不同宽度的拉花小白片，使得率最大。

所述的智能切割，是将拉花小白片切割成相同质量、相同对角线长度的鱿鱼花条。

本发明加工方法具体如下：

所述的智能取料包括鱿鱼扫描、拉花小白片宽度规格匹配、得率计算、取料等过程。具体为：对鱿鱼拉花大白片进行扫描，实现鱿鱼拉花大白片三维重构；根据产品需求，进行拉花小白片宽度规格匹配；计算不同匹配方式的得率，结合得率与规格需求量选取最优的组合进行取料，得到拉花小白片；对不同宽度和厚度的拉花小白片进行规格分选，相同宽度、厚度在一定范围的鱿鱼拉花小白片进入对应的智能切割加工生产线。

所述根据产品需求，进行拉花小白片宽度规格匹配的流程见图3，在获取鱿鱼拉花大白片扫描数据并进行三维重构后，构建切刀列表与取料位置列表。(a)计算鱿鱼拉花大白片右侧取料开始位置，设置其父节点为空，将其加入切刀列表。(b)选择切刀列表中最后一个数据，以此作为父节点，然后将此数据从切刀列表中删除。(c)遍历用户输入的期望规格，将可以进行下一刀取料的规格，添加父节点后加入切刀列表，作为后续取料的新父节点。(d)如果该父节点所有下一刀取料规格均不可行，则将该父节点作为一种取料方式加入取料位置列表中。(e)判断切刀列表是否为空，如果切刀列表不为空，返回(b)继续计算，如果切刀列表为空，说明所有取料方案均已计算。(f)遍历取料位置列表，回溯其父节点直到父节点为空的大白片右侧取料开始位置，计算该取料方式下的得率，结合得率以及规格权重，计算得到优先度等级。(g)比较所有优先度等级，取最大值的取料方式进行取料。

所述切刀列表用于保存计算过程中的取料位置。所述取料位置列表保存某种取料组合方式下最后一刀位置。所述切刀列表和取料位置列表数据结构体保存位置数据和父节点信息。

所述鱿鱼拉花大白片右侧取料开始位置按照用户需求，根据鱿鱼形状计算得到，通常选择头部不再明显收缩位置，如图2中最右侧虚线。

所述的智能切割包括小白片送料、动态称重、扎针固定、气缸压平、扫描成像、密度计算、切割位置与角度计算、切割送料、分布推进与角度调整、切割等过程。具体为：经过分选的鱿鱼拉花小白片，通过送料装置进入固定位置，并动态称重；称重完成后，固定装置将鱿鱼拉花小白片进行扎针固定；集成多个气缸的压平装置启动，对鱿鱼拉花小白片表面进行平整，确保鱿鱼拉花小白片下表面紧贴输送带底面且无空腔，同时上表面保持平整；气缸压平后，固定装置与鱿鱼拉花小白片一起运动，从扫描仪下方通过，完成鱿鱼拉花小白片的扫描成像，直至切割等待位停止运动；根据动态称重的质量数据和重构的三维体积数据，计算该鱿鱼拉花小白片的密度；计算出同时满足产品对角线长度和产品重量要求的切割位置与切割角度；计算好的切割位置与切割角度数据，输送给推进机构、切割机构、角度调整机构等执行机构，完成切割加工。

所述计算切割位置与切割角度流程见图4：(a)动态称重，三维扫描，获取重量与体积，计算密度，根据设定重量计算期望体积。(b)处理数据，根据平均厚度，采用预设模型计算得到起始切割角度。(c)根据鱿鱼拉花小白片头部形状，以及用户需求，计算第一刀位置。(d)根据对角线长度要求，计算下一刀在鱿鱼上表面的切点。(e)以起始切割角度计算鱿鱼下表面切点以及切块体积，如果体积不满足要求，根据体积差计算下表面偏移量，重新计算切割角度，如果切割角度不满足要求，牺牲对角线长度精度，移动鱿鱼上表面的切点，重复步骤(e)，计算得到一组较优的下表面切刀位置与切刀角度组合。(f)重复步骤(d)，得到本块鱿鱼拉花小白片的所有切割位置与切割角度数据，发送给PLC，控制电机执行切割动作。

所述的智能检测包括动态称重、视觉检测等过程。具体为：切割加工后的鱿鱼花条进行动态称重，质量合格的鱿鱼花条进入视觉检测环节，质量不合格的鱿鱼花条筛选至废料收集框内；视觉检测装置对鱿鱼花条表面进行检测，表面存在污点、缺损等瑕疵的鱿鱼花条筛选至废料收集框内，检测合格的鱿鱼花条进入单冻机冷冻。

所述冷冻后的鱿鱼花条，根据包装要求进行盒式或者袋式智能包装，再进入冷库储藏。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (6)

1.一种鱿鱼白片智能加工方法，其特征在于该方法包括：

对鱿鱼拉花大白片进行扫描，实现鱿鱼拉花大白片三维重构；

根据产品需求，进行拉花小白片宽度规格匹配；

计算不同匹配方式的得率，结合得率与规格需求量选取最优的组合进行取料，得到拉花小白片；

对不同宽度和厚度的拉花小白片进行规格分选，分选出相同宽度、厚度在一定范围的鱿鱼拉花小白片；

经过分选的鱿鱼拉花小白片，通过送料装置进入固定位置，并动态称重；称重完成后，固定装置将鱿鱼拉花小白片进行扎针固定；集成多个气缸的压平装置启动，对鱿鱼拉花小白片表面进行平整，确保鱿鱼拉花小白片下表面紧贴输送带底面且无空腔，同时上表面保持平整；气缸压平后，固定装置与鱿鱼拉花小白片一起运动，从扫描仪下方通过，完成鱿鱼拉花小白片的扫描成像，直至切割等待位停止运动；

根据动态称重的质量数据和重构的三维体积数据，计算该鱿鱼拉花小白片的密度；计算出同时满足产品对角线长度和产品重量要求的切割位置与切割角度；计算好的切割位置与切割角度数据，输送给推进机构、切割机构、角度调整机构，完成切割加工，形成鱿鱼花条；

切割加工后的鱿鱼花条进行动态称重，质量合格的鱿鱼花条进入视觉检测环节，质量不合格的鱿鱼花条筛选至废料收集框内；视觉检测装置对鱿鱼花条表面进行检测，表面存在瑕疵的鱿鱼花条筛选至废料收集框内，检测合格的鱿鱼花条进入单冻机冷冻；

所述计算出同时满足产品对角线长度和产品重量要求的切割位置与切割角度具体是：

(a)动态称重，三维扫描，获取重量与体积，计算密度，根据设定重量计算期望体积；

(b)处理数据，根据平均厚度，采用预设模型计算得到起始切割角度；

(c)根据鱿鱼拉花小白片头部形状以及用户需求，计算第一刀位置；

(d)根据对角线长度要求，计算下一刀在鱿鱼上表面的切点；

(e)以起始切割角度计算鱿鱼下表面切点以及切块体积，如果体积不满足要求，根据体积差计算下表面偏移量，重新计算切割角度；如果切割角度不满足要求，牺牲对角线长度精度，移动鱿鱼上表面的切点，重复步骤(e)，计算得到一组较优的下表面切刀位置与切刀角度组合；

(f)重复步骤(d)，得到本块鱿鱼拉花小白片的所有切割位置与切割角度数据。

2.根据权利要求1所述的一种鱿鱼白片智能加工方法，其特征在于：

所述根据产品需求，进行拉花小白片宽度规格匹配具体是：

在获取鱿鱼拉花大白片扫描数据并进行三维重构后，构建切刀列表与取料位置列表，然后执行以下程序：

(A)计算鱿鱼拉花大白片右侧取料开始位置，设置其父节点为空，将其加入切刀列表；

(B)选择切刀列表中最后一个数据，以此作为父节点，然后将此数据从切刀列表中删除；

(C)遍历用户输入的期望规格，将可以进行下一刀取料的规格，添加父节点后加入切刀列表，作为后续取料的新父节点；

(D)如果该父节点所有下一刀取料规格均不可行，则将该父节点作为一种取料方式加入取料位置列表中；

(E)判断切刀列表是否为空，如果切刀列表不为空，返回(B)继续计算，如果切刀列表为空，说明所有取料方案均已计算；

(F)遍历取料位置列表，回溯其父节点直到父节点为空的大白片右侧取料开始位置，计算该取料方式下的得率，结合得率以及规格权重，计算得到优先度等级；

(G)比较所有优先度等级，取最大值的取料方式进行取料。

3.根据权利要求2所述的一种鱿鱼白片智能加工方法，其特征在于：所述切刀列表用于保存计算过程中的取料位置。

4.根据权利要求2所述的一种鱿鱼白片智能加工方法，其特征在于：所述取料位置列表保存某种取料组合方式下最后一刀位置。

5.根据权利要求2所述的一种鱿鱼白片智能加工方法，其特征在于：所述切刀列表和取料位置列表数据结构体保存位置数据和父节点信息。

6.根据权利要求1所述的一种鱿鱼白片智能加工方法，其特征在于：所述冷冻后的鱿鱼花条，根据包装要求进行盒式或者袋式智能包装，再进入冷库储藏。

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