一种水产品加工台的模块化自清洁系统及方法与流程

本发明涉及食品加工，具体涉及一种水产品加工台的模块化自清洁系统及方法。

背景技术：

1、水产品加工是渔业产业链中的关键环节，加工台作为核心操作平台，广泛应用于鱼类去鳞、切段、虾类去壳、贝类开壳等预处理工序。在加工过程中，加工台表面会残留鱼鳞、黏液、血水、壳碎片、泥沙等有机和无机污染物，这些残留物若不及时清理，不仅会交叉污染后续批次产品，还会滋生荧光假单胞菌、恶臭假单胞菌等腐败微生物，严重影响水产品的品质安全和货架期。因此，加工结束后对加工台进行彻底清洁是保障水产品卫生安全的必要环节。

2、现有技术中，例如，广西正五海洋产业股份有限公司研发的水产品加工台，此类清洁装置通过水泵、清洁推板、滚筒以及清洁液等设备和清洁资源，在加工结束后，自动对加工台表面进行清洁，去除加工台表面的残留物，提高加工台的清洁度，进而保证后续水产品处理的卫生安全。

3、然而，在实际应用中，不同种类的水产品在加工后产生的残留物成分与重量存在显著差异，导致其所需的清洁方式及清洁资源的消耗量均有所不同，然而现有技术中，此类装置的清洁方案和清洁参数往往是固定设置，或依靠操作人员进行调整，难以根据当前的实际清洁需求，自主动态调整和优化清洁方案，导致加工后的清洁效果不佳，清洁效率低下。因此，有必要提出了一种水产品加工台的模块化自清洁系统及方法，以解决上述问题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种水产品加工台的模块化自清洁系统及方法，通过分类识别模块、决策优化模块和检测反馈模块的设计，能够自动识别水产品的种类和处理量，动态选择匹配度最高的清洁方案，并根据清洁效果，不断优化和更新清洁方案，使得清洁效果持续提升，同时提高清洁资源的利用率。

2、为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种水产品加工台的模块化自清洁系统，包括加工台、方案设置模块、分类识别模块、决策优化模块、清洁执行模块和检测反馈模块。

3、方案设置模块，用于预设不同类别水产品加工后加工台的清洁方案，形成方案库；类别包括水产品的种类和残留物重量区间。

4、分类识别模块，用于采集加工台表面的残留物图像，根据残留物图像识别水产品的种类，采集加工台表面的残留物重量，根据残留物重量识别清洁工作的处理量，并将水产品的种类和清洁工作的处理量传输至决策优化模块。

5、决策优化模块，用于根据水产品的种类和清洁工作的处理量，在方案库中检索对应重量和处理量的清洁方案，并形成清洁指令传输至清洁执行模块。

6、清洁执行模块，用于根据清洁指令对加工台进行清洁。

7、检测反馈模块，用于设置清洁合格指标，并采集清洁后加工台表面的清洁效果指标，对比清洁合格指标与清洁效果指标，基于对比结果，判断清洁效果是否达标；检测反馈模块还用于检测清洁完成后各类清洁资源的使用量，并根据对比结果、达标情况和清洁资源的使用量，形成反馈报告，将反馈报告反馈至决策优化模块。

8、决策优化模块还用于根据反馈报告，对清洁方案进行优化。

9、进一步，方案设置模块包括步骤设置单元和参数设置单元。

10、步骤设置单元，用于根据水产品的种类，设置清洁步骤。

11、参数设置单元，用于根据残留物重量区间，设置各项清洁步骤的清洁参数。

12、进一步，分类识别模块包括图像识别单元和重量识别单元。

13、图像识别单元，包括安装于加工台上方的图像采集器；图像识别单元用于通过图像采集器采集残留物图像，并根据残留物图像识别水产品的种类。

14、重量识别单元，包括嵌入安装于加工台内的压力传感器；重量识别单元用于通过压力传感器采集残留物重量，并根据残留物重量识别清洁工作的处理量。

15、进一步，决策优化模块用于通过深度学习模型构建方案优化模型；方案优化模型用于根据清洁后的反馈报告执行方案优化操作，更新方案库。

16、进一步，方案优化模型的优化过程如下：当反馈报告中，达标情况为达标，清洁效果指标高于清洁合格指标，方案优化模型用于根据清洁效果指标的余量，减少清洁资源的使用量。

17、当反馈报告中，达标情况为达标，清洁效果指标等于清洁合格指标，方案优化模型用于将当前方案设为默认清洁方案。

18、当反馈报告中，达标情况为不达标，清洁效果指标低于清洁合格指标，方案优化模型用于根据清洁效果指标的差值，增大清洁资源的使用量。

19、进一步，当反馈报告中，达标情况为不达标时，决策优化模块还用于根据清洁效果指标的差值，向清洁执行模块下达再清洁指令；清洁执行模块用于根据再清洁指令对加工台进行再清洁操作。

20、进一步，决策优化模块还用于设置清洁资源使用量的最大容忍值，当清洁资源使用量达到最大容忍值，但达标情况为不达标时，检测反馈模块用于发出清洁异常预警；当清洁方案中的清洁资源使用量超过最大容忍值，检测反馈模块用于发出方案异常预警。

21、进一步，清洁资源的使用量包括用水量、清洗剂用量和用电量。

22、进一步，方案优化模型用于计算各个清洁方案的清洁效益指数，根据清洁效益指数调整最优方案，更新方案库；清洁效益指数的计算公式如下：

23、u=（x1-x2）·（v/w）    （1）。

24、其中，u为清洁效益指数，w为清洁资源的使用量，v为处理量，x1为清洁效果指标，x2为清洁合格指标。

25、采用上述方案的技术原理如下：

26、通过方案设置模块预设不同类别水产品加工后加工台的清洁方案，形成方案库；通过检测反馈模块设置清洁合格指标；当水产品处理完成后，分类识别模块采集加工台表面残留物的图像和重量，分析出水产品种类和处理量；决策优化模块根据水产品种类和处理量，在方案库中检索匹配度最高的清洁方案，清洁执行模块执行清洁方案，对加工台进行清洁，清洁完成后，检测反馈模块对加工台表面进行检测，得出清洁效果指标，并与清洁合格指标进行对比，判断清洁效果是否达标，若不达标，清洁执行模块对加工台进行再清洁操作；同时检测清洁完成后各类清洁资源的使用量；决策优化模块根据达标情况和各类清洁资源的使用量，优化清洁方案，更新方案库。

27、采用上述方案有以下有益效果：

28、1、本发明通过识别水产品的种类和处理量，选择匹配度最高的清洁方案，避免了由于清理步骤和清理强度不匹配，导致清洁不彻底或过度清洁的问题，在保证加工台清洁效果的同时，还能够避免清洁资源浪费，保证资源利用率。

29、2、本发明通过在对加工台进行清洁后，自动检测加工台的清理效果，并设置清理标准，根据实际清理效果与清理标准的比较结果，判断加工台是否清理达标，并在不达标时，再次对加工台进行清理，保证了清洁操作的有效性和加工台的洁净度，同时，根据实际清理效果和清洁资源的使用量，优化清洁方案，更新方案库，随着使用次数的增加，清洁方案能够持续优化，清洁质量能够稳步提升。

30、3、本发明通过设计清洁效益指数，能够快速判断各个清洁方案的清洁效果，并根据清洁效益指数，合理量化清洁效果和清洁资源的使用量的相互关系，从而在保证清洁效果的同时，更好的平衡各个清洁方案中的清洁资源的使用量，降低清洁成本。

31、进一步，一种水产品加工台的模块化自清洁方法，包括以下步骤：

32、s1，方案设置：设置不同种类和重量区间的水产品处理后加工台的清洁方案。

33、s2，水产品识别：识别水产品的种类和重量。

34、s3，加工台清洁：根据水产品的种类和重量，选择清洁方案，对加工台进行清洁。

35、s4，效果评估：采集清洁后加工台的清洁效果和清洁资源的使用量，根据清洁效果判断清洁是否达标；若清洁效果不达标，进行再清洁操作。

36、s5，方案优化：根据清洁效果和清洁资源的使用量优化清洁方案。

37、有益效果：相较于现有技术中固定化的清洁模式，本方法能够根据水产品的种类和重量，选择对应的清洁方案，并根据清洁效果，调整清洁方案，使得清洁效果稳定提升。