計數包裝機

豆類、谷物顆粒的計數包裝：視覺技術的高效與精準實踐

在農產品加工領域，豆類、谷物顆粒的定量包裝一直面臨著巨大挑戰。顆粒間的個體差異、輸送過程中的重疊堆積，以及傳統機械式計數設備的局限性，嚴重制約著包裝效率和精度。如今，視覺計數技術憑借其非接觸、高精度的特性，正在農產品包裝領域展現出卓越的應用價值。

一、農產品計數包裝的特殊挑戰

• 尺寸形狀不均：即使是同一批豆類，也存在毫米級的尺寸差異

• 顏色紋理多樣：紅豆、綠豆、黃豆等顏色差異顯著，且存在表面紋理變化

• 含水率影響：不同含水率導致顆粒流動性和表面反光特性變化

• 密集堆積效應：小顆粒谷物在輸送時易形成密集堆積

• 動態跟蹤困難：顆粒在高速流動中產生運動模糊

• 環境干擾因素：車間粉塵、環境光線等影響成像質量

二、技術方案：視覺系統的創新實踐

光學系統配置

• 采用高分辨率CMOS傳感器（2500萬像素）

• 配備近紅外+可見光雙光譜成像系統

• 自適應環形光源，消除陰影干擾

成像優勢

# 多光譜圖像融合算法示例
def multi_spectral_fusion(visible_img, nir_img):
    # 提取可見光圖像顏色特征
    color_features = extract_color_features(visible_img)
    # 提取近紅外圖像紋理特征
    texture_features = extract_texture_features(nir_img)
    # 特征級融合
    fused_features = feature_fusion(color_features, texture_features)
    return fused_features

網絡架構優化

• 引入注意力機制，聚焦顆粒目標

• 改進損失函數，提升小目標檢測效果

• 添加運動模糊魯棒性模塊

實時處理流程

圖像采集 → 預處理 → 目標檢測 → 軌跡追蹤 → 計數統計
    ↓        ↓         ↓          ↓          ↓
 雙光譜   去模糊    改進YOLO    Kalman    實時數據
 成像     增強      檢測       濾波       輸出

三、系統實現與性能驗證

• 視覺采集單元

  • 2000萬像素工業相機

  • 多光譜LED光源系統

• 處理控制單元

  • Intel i7處理器 + NVIDIA RTX 3060

  • 定制化振動給料系統

  • 伺服驅動分選機構

某豆類加工企業實施數據

• 包裝效率：從600袋/天提升至1400袋/天

• 人工成本：減少4個計數崗位，年節約20萬元

• 物料損耗：計數誤差導致的浪費降低至0.01%

• 客戶投訴：數量相關投訴歸零

四、技術創新亮點

• 基于增量學習的模型更新機制

• 適應不同品種、不同批次的物料變化

• 支持新物料快速導入（<4小時訓練時間）

• 實時監控設備運行狀態

• 自動檢測物料流動異常

• 預測性維護提醒

• 每批次包裝數據完整記錄

• 支持二維碼溯源信息生成

• 生產報表自動生成

五、應用場景拓展

• 實現種子的精準計數包裝

• 保證每袋種子數量一致

• 提升品牌信譽度

• 多種谷物混合包裝的精準配比

• 確保營養套餐的成分準確性

• 適應小批量、個性化訂單

• 滿足國際客戶對數量的嚴苛要求

• 提供可信的數量認證數據

• 提升國際貿易競爭力

六、未來發展方向

• 三維視覺技術：解決重度重疊問題

• 高光譜成像：實現品質分級與計數同步

• 邊緣計算：降低系統成本，提升可靠性

• 與ERP/MES系統深度集成

• 實現生產計劃的智能排程

• 構建數字化工廠關鍵環節

結語

視覺計數技術在豆類、谷物顆粒包裝領域的成功實踐，標志著農產品加工行業向智能化、精準化邁出了堅實的一步。這項技術不僅解決了長期存在的計數難題，更為行業帶來了顯著的效率提升和品質保障。

通過持續的技術創新和實踐積累，視覺計數正在成為農產品加工行業轉型升級的重要推動力，為傳統產業注入新的科技活力。

科技賦能傳統產業，精準創造卓越價值——視覺計數技術助力農產品加工行業邁向新紀元！