一种用于对水果进行挑选的方法、系统及相关设备与流程

1.本发明涉及水果智能挑选技术领域。更具体地说，本发明涉及一种用于对水果进行挑选的方法、系统及相关设备。


背景技术：

2.过去的一年，因为新冠病毒的肆虐，上街购物出门旅游等都受到了很大限制。同时，人们也越来越习惯于不出门网上完成购物。随之网购平台以及线上购物的方式和理念越来越普及。越来越多商家开始进驻网上建立网店。网上商家不用创建实体店，直接就可以从货仓秤货发货。这里商家如何快速取货秤货打包直接和商家的利润紧密相关。
3.尤其包括：在水果的购买交易中，如何通过智能化系统实现自动筛选目标水果，并替代原有人工所需要完成的抓取、称重、打包一体化流程的目的。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种能够优化水果购买流程，提高水果购买效率的一种用于对水果进行挑选的方法、系统及相关设备。
5.为了实现本发明的这些目的和其它优点，第一方面，本发明提供一种用于对水果进行挑选的方法，所述方法包括：s1，对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；s2，对所述目标水果进行抓取；s3，对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；s4，对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
6.在第一方面中，所述从水果群中识别出目标水果的步骤之前还包括以下方法：建立水果模型图像数据库，所述水果模型图像数据库储存不同类型水果的图像集合，所述图像集合包含这些图像特征：尺寸、颜色、形状；依据该所述水果模型图像数据库，预先对每种水果的图像数据进行图像特征提取，这样基于每种水果的图像特征可以从水果群中识别出所述目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
7.在第一方面中，所述从水果群中识别出目标水果包括：识别所述水果群中水果的图像特征，依据所述图像特征判断被识别的水果是否为目标水果；若是，则选定被识别的水果为目标水果；若否，则放弃对被识别水果的选定；当被识别的水果为目标水果，则对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
8.第二方面，本发明提供一种用于对水果进行挑选的系统，所述系统包括：水果检测模块：用于对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；水果抓取模块：用于对所述目标水果进行抓取；水果称重模块：对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量
值；水果打包模块：对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
9.在第二方面中，所述系统还包括：水果模型图像数据库：所述水果模型图像数据库储存不同类型水果的图像集合，所述图像集合包含这些图像特征：尺寸、颜色、形状；依据该所述水果模型图像数据库，预先对每种水果的图像数据进行图像特征提取，这样基于每种水果的图像特征可以从水果群中识别出所述目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
10.在第二方面中，所述水果检测模块还用于：获取所述水果群中水果的图像特征，依据所述图像特征判断被识别的水果是否为目标水果；若是，则选定被识别的水果为目标水果；若否，则放弃对被识别水果的选定；当被识别的水果为目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
11.在第二方面中，所述水果检测模块为摄像头，所述摄像头用于对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
12.在第二方面中，所述称重模块为电子秤，对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则使所述抓取装置停止抓取；若否，则使所述抓取装置继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；并对达到预设重量值的目标水果进行打包。
13.第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如下步骤：对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；对所述目标水果进行抓取；对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
14.第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如下步骤：对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；对所述目标水果进行抓取，对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
15.本发明至少包括以下有益效果：
16.本发明的一种用于对水果进行挑选的方法，通过对由多种水果组成的水果群进行自动检测，识别目标水果后，对目标水果进行抓取、称重然后打包，上述的检测、抓取、称重和打包工序均为自动完成，以达到节省人力成本、提高购物效率的技术效果。
17.本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
18.图1为本发明实施例一中用于对水果进行挑选的方法的流程图；
19.图2为本发明实施例二中用于对水果进行挑选系统的模块图；
20.图3为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图；
21.图4为本发明实施例四提供的计算机可读介质的结构示意图。
22.图5为本发明实施例五提供的机器人的结构图；
23.图6为本发明实施例五提供的机器人的俯视图；
24.附图标记说明：1、协作机器人，2、腕部摄像头，3、柔性夹爪，4、中控机，5、水果放置平台，6、电子显示屏，7、称重平台，8、打包箱。
具体实施方式
25.下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
26.在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
27.如图1
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4所示，本发明的一种用于对水果进行挑选的方法，通过对由多种水果组成的水果群进行自动检测，识别目标水果后，对目标水果进行抓取、称重然后打包，上述的检测、抓取、称重和打包工序均为自动完成，以达到节省人力成本、提高购物效率的技术效果，为了对本发明做详细说明，以支持本发明所要解决的技术问题，下面对本发明实施例做进一步阐述：
28.实施例一：
29.本发明的实施例一提供了一种用于对水果进行挑选的方法，所述方法包括：s1，对不同种类组成的水果群预先进行卷积神经网络深度学习，然后通过训练好的卷积神经网络模型从水果群中识别出目标水果；s2，对所述目标水果进行抓取；s3，对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；s4，对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包，通过对水果群里面的水果进行自动识别、抓取、称重、打包的方式，实现售卖水果的全流程自动化，进一步节约售卖水果的人工成本，同时，在特殊时期，例如新冠肺炎仍然有传染可能性的当下，通过本实施的方法，使得人们在购买水果时大大减少了人与人之间的接触。
30.基于上述实施例中对水果群进行检测后从水果群中识别出目标水果的步骤，本实施例还提出一种在所述从水果群中识别出目标水果的步骤之前还包括以下方法：建立水果模型图像数据库，所述水果模型图像数据库为储存不同类型水果的图像集合，所述图像集合包含这些各自的水果图像特征：尺寸、颜色、形状；依据该所述水果模型图像数据库，对不同种类组成的水果图像数据进行深度学习训练相关的卷积神经网络，通过训练好的卷积神经网络模型从水果群中识别出所述目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
31.基于上述实施例中从水果群中识别出目标水果的方法，本实施例对该方法做进一步解释，所述方法还包括：以所述水果群中水果的图像数据集合进行深度学习训练相关的
卷积神经网络，通过训练好的卷积神经网络模型判断被识别的水果是否为目标水果；若是，则选定被识别的水果为目标水果；若否，则放弃对被识别水果的选定；当被识别的水果为目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
32.综上所述，本发明的一种用于对水果进行挑选的方法，通过对由多种水果组成的水果群进行自动检测，识别目标水果后，对目标水果进行抓取、称重然后打包，上述的检测、抓取、称重和打包工序均为自动完成，以达到节省人力成本、提高购物效率的技术效果。
33.实施例二：
34.本发明的实施例二提供了一种用于对水果进行挑选的的系统，所述系统包括：水果检测模块300、水果抓取模块301、水果称重模块302和水果打包模块303，所述水果检测模块300：用于对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；所述水果抓取模块301：用于对所述目标水果进行抓取；所述水果称重模块302：对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；所述水果打包模块303：对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
35.上述实施例中描述了用于对水果进行挑选的系统，用于对水果进行识别、抓取、称重和打包，本实施例基于上述实施例的基础上还提出一种装置，该装置包括：水果模型图像数据库：所述水果模型图像数据库为储存不同类型水果的图像集合，所述图像集合包含这些各自的水果图像特征：尺寸、颜色、形状；依据该所述水果模型图像数据库，对不同种类组成的水果图像数据进行深度学习训练相关的卷积神经网络，通过训练好的卷积神经网络模型从水果群中识别出所述目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
36.上述实施例交代了水果检测模块300用于检测水果群，并检测出目标水果，本实施例在此基础之上对该步骤提出进一步解释：所述水果检测模块300还用于：预先对不同种类组成的水果图像数据进行深度学习训练相关的卷积神经网络，通过训练好的卷积神经网络模型从水果群中识别出所述目标水果；若是，则选定被识别的水果为目标水果；若否，则放弃对被识别水果的选定；当被识别的水果为目标水果，则对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
37.水果检测模块300用于检测水果群，并从水果群中识别目标水果，其本质上是通过图像采集设备完成上述步骤，水果检测模块300包括：摄像头，所述摄像头用于对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果，并对所述目标水果进行抓取然后称重，当目标水果达到预设的重量值后进行打包。
38.在上述实施例中提出水果称重模块302的基础之上，本实施例对水果称重模块302做进一步解释，所述水果称重模块302为电子秤，对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则使所述抓取装置停止抓取；若否，则使所述抓取装置继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；并对达到预设重量值的目标水果进行打包。
39.实施例三：
40.如图3所示，本发明的实施例三提供了一种电子设备100，包括：存储器101、处理器103以及存储在所述存储器101中并可在所述处理器103上运行的计算机程序102，所述处理
器103用于执行存储器101中存储的计算机程序102时实现如下步骤：对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；对所述目标水果进行抓取；对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
41.实施例四：
42.如图4所示，本发明的实施例四提供了一种计算机可读存储介质200，其上存储有计算机程序201，所述计算机程序201在被处理器执行时实现如下步骤：对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；对所述目标水果进行抓取；对抓取的所述目标水果进行称重，所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包。
43.实施例五：
44.本发明的一种协作机器人1，所述机器人包括：水果放置平台5，用于放置不同种类的水果；所述水果放置平台的一侧设置有柔性夹爪3：用于对所述目标水果进行抓取；所述水果放置平台的上方还设置有腕部摄像头2：用于对不同种类组成的水果群进行检测，从水果群中识别出目标水果；所述水果放置平台上还设置有电子显示屏6：显示抓取目标水果的重量；称重平台7：对抓取的所述目标水果进行称重；所述对抓取的所述目标水果进行称重具体包括：判断所述目标水果的重量是否达到预设的重量值；若是，则停止抓取；若否，则继续抓取，直至所述目标水果的重量达到预设的所述重量值；打包箱8：对所述达到预设的重量值的目标水果进行打包；中控机4，所述中控机4与所述水果放置平台5、所述腕部摄像头2、所述柔性夹爪3、所述称重平台7、所述打包箱8通信连接，所述中控箱用于控制所述水果放置平台5、所述腕部摄像头2、所述柔性夹爪3、所述称重平台7、所述打包箱8执行上述的动作。其中，所述柔性夹爪3与所述中控机4连接。
45.其次，带有柔性夹爪3的所述协作机器人为六轴ur3协作机器人，该机器人活动灵活、抓取方便、体积适中、易安装。柔性夹爪3为三指软体夹爪，抓取水果方便、不伤水果表面、抓取后不会掉落。所述腕部摄像头2，跟随柔性夹爪3识别抓取水果，识别效率高、抓取方便，即使在各种不同背景和照明条件下也能确保稳定的识别和抓取效果。
46.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
47.又例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划
分方式，再例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
48.上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
49.另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
50.上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read
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only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
51.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
52.最后应说明的是：以上上述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
53.尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。