本發(fā)明涉及對(duì)檳榔深加工技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備。

背景技術(shù)：

檳榔含有多種人體所需的營(yíng)養(yǎng)元素和有益物質(zhì)，是一種深受消費(fèi)者歡迎的植物口香糖。嚼食檳榔在湖南等地已經(jīng)成為全民性的愛(ài)好，已形成了一種獨(dú)特的文化景觀。而且隨著人們生活水平的提高對(duì)食用檳榔的需求量日益增大。

隨著檳榔產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，對(duì)于提高檳榔生產(chǎn)加工效率，降低檳榔生產(chǎn)加工的成本，傳統(tǒng)的檳榔加工方式已經(jīng)很難達(dá)到。目前市場(chǎng)上也出現(xiàn)了專(zhuān)門(mén)的檳榔加工設(shè)備，但是這些設(shè)備的自動(dòng)化程度、實(shí)用性和設(shè)備性能不是很理想，無(wú)法選取檳榔的正確切割面。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了檳榔的全自動(dòng)切割，操作簡(jiǎn)單，廢品率低，且極大地提高了工作效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備及其加工方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)檳榔的全自動(dòng)智能化加工，操作簡(jiǎn)單，且大大提高了工作的效率。

根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供一種全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備，該設(shè)備包括：

相連的第一機(jī)架和第二機(jī)架，第一機(jī)架上設(shè)有進(jìn)料機(jī)構(gòu)、取料機(jī)構(gòu)、第一傳輸機(jī)構(gòu)和第一夾取機(jī)構(gòu)，其中取料機(jī)構(gòu)與進(jìn)料機(jī)構(gòu)相連，第一傳輸機(jī)構(gòu)位于取料機(jī)構(gòu)的下游位置，第一夾取機(jī)構(gòu)設(shè)置在第一傳輸機(jī)構(gòu)上，第二機(jī)架上設(shè)有第二傳輸機(jī)構(gòu)、第二夾取機(jī)構(gòu)、第三夾取機(jī)構(gòu)、切割平臺(tái)、圖像采集機(jī)構(gòu)和切割機(jī)構(gòu)，其中第二夾取機(jī)構(gòu)、第三夾取機(jī)構(gòu)及切割平臺(tái)均設(shè)置在第二傳輸機(jī)構(gòu)上，第二夾取機(jī)構(gòu)設(shè)置在切割平臺(tái)的一側(cè)(例如左側(cè))，第三夾取機(jī)構(gòu)設(shè)置在切割平臺(tái)的另一側(cè)(例如右側(cè))，圖像采集機(jī)構(gòu)與切割機(jī)構(gòu)分別設(shè)置在切割平臺(tái)的上方。

在本發(fā)明中，取料機(jī)構(gòu)包括第一主動(dòng)鏈輪、第一從動(dòng)鏈輪及第一鏈條，第一傳輸機(jī)構(gòu)包括第二主動(dòng)鏈輪、第二從動(dòng)鏈輪及第二鏈條，第二傳輸機(jī)構(gòu)包括第三主動(dòng)鏈輪、第三從動(dòng)鏈輪及第三鏈條，所述各鏈條繞覆于主、從動(dòng)鏈輪上，并通過(guò)機(jī)架上的齒輪與機(jī)架相連接。

優(yōu)選的是，在第一鏈條、第二鏈條及第三鏈條上根據(jù)機(jī)架上齒輪的大小將鏈條用隔片分隔成若干部分。

作為優(yōu)選，隔片的中間部分開(kāi)有一個(gè)小口，利于夾取檳榔。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：連接取料機(jī)構(gòu)的第一鏈條與第一傳輸機(jī)構(gòu)的第二鏈條的擋板。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在取料機(jī)構(gòu)的第一鏈條上的第一檢測(cè)機(jī)構(gòu)。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第一傳輸機(jī)構(gòu)的第二鏈條上的第二檢測(cè)機(jī)構(gòu)。

優(yōu)選的是，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架上，位于切割機(jī)構(gòu)下游的去核機(jī)構(gòu)。

作為優(yōu)選，去核機(jī)構(gòu)包括去核爪、控制去核爪升降的氣缸及控制去核爪抓取、釋放檳榔核的氣缸。

優(yōu)選的是，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架上，位于去核機(jī)構(gòu)下游的點(diǎn)料機(jī)構(gòu)。

作為優(yōu)選，點(diǎn)料機(jī)構(gòu)包括點(diǎn)料器、控制擠壓料的氣缸及驅(qū)動(dòng)點(diǎn)料機(jī)構(gòu)升降的氣缸。

在本發(fā)明中，進(jìn)料機(jī)構(gòu)為斗狀，在進(jìn)料機(jī)構(gòu)的底部開(kāi)有一個(gè)與第一鏈條相近大小的口。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架上的第一步進(jìn)電機(jī)，第一步進(jìn)電機(jī)與第二夾取機(jī)構(gòu)連接并控制第二夾取機(jī)構(gòu)的旋轉(zhuǎn)。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架上的第二步進(jìn)電機(jī)與第三步進(jìn)電機(jī)，第二步進(jìn)電機(jī)與第三步進(jìn)電機(jī)均與切割平臺(tái)連接，第二步進(jìn)電機(jī)調(diào)節(jié)切割平臺(tái)水平方向左右移動(dòng)，第三步進(jìn)電機(jī)調(diào)節(jié)切割平臺(tái)水平方向旋轉(zhuǎn)角度。

優(yōu)選的是，第二步進(jìn)電機(jī)通過(guò)滑臺(tái)與切割平臺(tái)連接，第三步進(jìn)電機(jī)通過(guò)齒輪與切割平臺(tái)連接。

在本發(fā)明中，第一夾取機(jī)構(gòu)、第二夾取機(jī)構(gòu)及第三夾取機(jī)構(gòu)均包括夾具和控制夾具進(jìn)退、升降、夾放的氣缸。

在本發(fā)明中，切割機(jī)構(gòu)包括刀片和控制刀片進(jìn)行切割的氣缸。

在本發(fā)明中，在進(jìn)料機(jī)構(gòu)的底部開(kāi)有一個(gè)與取料機(jī)構(gòu)的鏈條相近大小的口，是為保證取料機(jī)構(gòu)自由穿過(guò)的同時(shí)又可以避免檳榔掉出。

在本發(fā)明中，所述“在第一鏈條、第二鏈條及第三鏈條上方根據(jù)機(jī)架上齒輪的大小將鏈條用隔片分隔成若干部分”，是指在鏈條的上方根據(jù)齒輪大小將鏈條用隔片分隔成若干小格。通過(guò)電磁閥控制使氣缸運(yùn)動(dòng)來(lái)控制齒輪的運(yùn)動(dòng)，氣缸運(yùn)動(dòng)一次，齒輪轉(zhuǎn)動(dòng)一格，相應(yīng)鏈條運(yùn)動(dòng)一格，因此每夾取一個(gè)檳榔氣缸運(yùn)動(dòng)一次，鏈條前進(jìn)一格。在鏈條的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，從進(jìn)料機(jī)構(gòu)中帶出的檳榔剛好位于兩隔片之間，并且隔片的中間部分開(kāi)有一個(gè)小口有利于夾取檳榔。

根據(jù)本申請(qǐng)的另一個(gè)方面，提供了一種使用上述全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備的基于圖像分割的檳榔切割控制方法，包括以下步驟：

1)系統(tǒng)啟動(dòng)初始化；

2)夾取檳榔：將檳榔夾起送至切割平臺(tái)上；

3)控制夾住檳榔的夾取機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)，圖像采集機(jī)構(gòu)分別獲取檳榔旋轉(zhuǎn)不同角度所拍攝的檳榔圖像；

4)對(duì)3)中采集到的圖像通過(guò)Ostu自動(dòng)閾值法進(jìn)行二值閾值化處理，得到前景和背景分別為黑色和白色像素的二值圖像，計(jì)算獲取每一角度的檳榔輪廓彎曲度，彎曲度大于閾值時(shí)，則將檳榔輪廓彎曲度最大的圖像所對(duì)應(yīng)檳榔的凹面定為切割面；否則，計(jì)算檳榔輪廓內(nèi)部的像素?cái)?shù)量，以黑色像素?cái)?shù)量最多的圖像即目標(biāo)面積最大的檳榔圖像對(duì)應(yīng)角度的檳榔面作為切割面；

5)再次對(duì)檳榔進(jìn)行圖像采集；

6)對(duì)5)中采集到的檳榔圖像，應(yīng)用GrabCut圖像分割算法進(jìn)行分割，提取檳榔輪廓，計(jì)算所提取的檳榔輪廓需要旋轉(zhuǎn)的角度及偏移量；

7)根據(jù)6)中計(jì)算出的旋轉(zhuǎn)角度及偏移量，調(diào)整檳榔的水平位置偏移量，調(diào)整檳榔的角度偏移量；

8)當(dāng)調(diào)整好檳榔的角度及位置后，切割機(jī)構(gòu)對(duì)檳榔進(jìn)行切割。

在本發(fā)明中，上述步驟3)所述的檳榔旋轉(zhuǎn)不同角度，其中旋轉(zhuǎn)角度任意(0°～360°之間，不包括0°與360°)，旋轉(zhuǎn)次數(shù)≥3次。

優(yōu)選的是，旋轉(zhuǎn)3次，每次旋轉(zhuǎn)2π/3弧度，得到3個(gè)不同角度的檳榔圖像。

在本發(fā)明中，步驟4)中所述的Ostu自動(dòng)閾值法為Ostu最大類(lèi)間方差法。

在本發(fā)明中，步驟6)中所述的GrabCut圖像分割算法是一種能量最小化迭代優(yōu)化算法，構(gòu)建能量函數(shù)為：

E(α,k,θ,z)＝U(α,k,θ,z)+V(α,z)

α為不透明度，α∈[0,1]，0為背景，1為目標(biāo)前景；k為向量k＝{k₁,...,k_n,...,k_N}作為每個(gè)像素的獨(dú)立高斯模型參數(shù)，θ為圖像前景與背景的灰度直方函數(shù)，θ＝{h(z,α),a＝0,1}；Z為灰度值數(shù)組，z＝(z₁,…,z_n,…,z_N)。

在本發(fā)明中，所述高斯概率密度模型為：

通過(guò)高斯概率密度模型得到該像素分別屬于目標(biāo)和背景的概率，從而區(qū)分目標(biāo)和背景。

在本發(fā)明中，步驟6)中計(jì)算檳榔的旋轉(zhuǎn)角度和偏移量的方法為：提取得到的檳榔輪廓圖像的R、G、B顏色分量值，利用如下公式計(jì)算灰度值gray,其中R、G、B分別為紅綠藍(lán)三基色分量值：

gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11

通過(guò)上面公式將彩色圖像變?yōu)榛叶葓D像，在該圖像中，前景為灰度圖像，背景為純黑色部分，通過(guò)對(duì)豎直y方向遍歷圖像像素點(diǎn)，即遇到像素點(diǎn)值不為0時(shí)，該像素點(diǎn)即為檳榔蒂的端點(diǎn)坐標(biāo)，從而得出檳榔蒂的兩個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算檳榔的旋轉(zhuǎn)角度和偏移量。

在本發(fā)明中，檳榔旋轉(zhuǎn)角度的計(jì)算過(guò)程具體為：

①在灰度圖像上建立平面直角坐標(biāo)系，原點(diǎn)為圖像的左上角O點(diǎn)，水平為X軸，豎直為Y軸；

②如果兩個(gè)端點(diǎn)分別坐標(biāo)為(x₁,y₁)與(x₂,y₂)，則旋轉(zhuǎn)角度為θ＝arctan[(y₁-y₂)/(x₁-x₂)]，θ>0時(shí)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，θ<0順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

在本發(fā)明中，檳榔偏移量的計(jì)算過(guò)程具體為：

偏移量為l＝(y_img-y_m)*k，其中y_img為圖像中點(diǎn)基線，y_m為兩個(gè)檳榔蒂連線中點(diǎn)縱坐標(biāo)，k為常量，其中k代表檳榔圖像中單位像素所代表實(shí)際物體中的長(zhǎng)度，即：

在本發(fā)明中，步驟4)所述的檳榔輪廓彎曲度的計(jì)算過(guò)程具體為：

以圖像的左上角為原點(diǎn)，水平為x軸，豎直為y軸，建立x0y平面直角坐標(biāo)系，彎曲的閉合實(shí)線為檳榔的輪廓，點(diǎn)E、F分別為檳榔的兩個(gè)端點(diǎn)，

(1)由點(diǎn)E、F可以求得直線EF的方程和點(diǎn)E、F之間的距離d_EF；

(2)將檳榔的輪廓線進(jìn)行抽稀處理，求得檳榔的中心線為曲線EMF；

(3)求曲線EMF上每一個(gè)點(diǎn)到直線EF的距離d，并求最大距離d_max；

(4)求最大距離d_max和點(diǎn)E、F之間的距離d_EF的比值ξ；

檳榔輪廓彎曲度和比值ξ成正比關(guān)系，即ξ最大表示檳榔輪廓彎曲度最大，從而檳榔輪廓彎曲度可用比值ξ的大小衡量。

在本發(fā)明中，整個(gè)控制過(guò)程采用多線程(例如雙線程)同步控制方法，實(shí)現(xiàn)并行控制。即在第一機(jī)架上檢測(cè)第一鏈條與第二鏈條的格子中有無(wú)檳榔采用線程a，針對(duì)第二機(jī)架上切割平臺(tái)的操作采用線程b。其中線程a和線程b采用事件對(duì)象進(jìn)行同步，具體為：

線程a中的事件對(duì)象設(shè)置為：當(dāng)?shù)谝粖A取機(jī)構(gòu)從第二鏈條上夾取到檳榔時(shí)，將事件對(duì)象g_EventThreadOne設(shè)置為無(wú)信號(hào)狀態(tài)，事件對(duì)象g_EventThreadTwo設(shè)置為有信號(hào)狀態(tài)，同時(shí)等待事件對(duì)象g_EventThreadOne的請(qǐng)求；

線程b中的事件對(duì)象設(shè)置為：線程b的開(kāi)始為等待事件對(duì)象g_EventThreadTwo的請(qǐng)求，當(dāng)檳榔切割完成時(shí)，將事件對(duì)象g_EventThreadOne設(shè)置為有信號(hào)狀態(tài)，事件對(duì)象g_EventThreadTwo設(shè)置為無(wú)信號(hào)狀態(tài)。

在本發(fā)明中，檳榔切割完成后，切割好的檳榔被送至去核區(qū)，去核機(jī)構(gòu)通過(guò)氣缸控制去核爪夾取檳榔的核完成去核，去完核的檳榔被送至點(diǎn)料區(qū)，點(diǎn)料機(jī)構(gòu)通過(guò)控制氣缸擠壓點(diǎn)料器中的料，將料點(diǎn)入檳榔中，檳榔加工完成。

在本發(fā)明中，所述“系統(tǒng)啟動(dòng)初始化”具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：

(1)當(dāng)系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入初始化模式；

(2)CPU不斷向分布式采集模塊發(fā)出檢測(cè)信號(hào)采集指令，實(shí)時(shí)接收分布式采集模塊返回的采集信號(hào)，同時(shí)CPU向分布式采集模塊發(fā)送指令初始化各夾取機(jī)構(gòu)；

(3)如果CPU接收的采集信號(hào)并非初始位置信號(hào)，CPU向電機(jī)控制器發(fā)送指令控制電機(jī)旋轉(zhuǎn)，使機(jī)械裝置的位置發(fā)生改變，跳轉(zhuǎn)到(2)重復(fù)上述操作；否則，初始化完成。

在本發(fā)明中，初始化的順序?yàn)椋菏紫葘?duì)切割平臺(tái)上夾取檳榔的各夾取機(jī)構(gòu)初始化，再對(duì)切割平臺(tái)的角度拖板進(jìn)行初始化，最后對(duì)切割平臺(tái)水平方向的位移拖板進(jìn)行初始化。

在本發(fā)明中，所述“檳榔蒂軸”是指沿檳榔蒂兩端連線形成的旋轉(zhuǎn)軸，圖像采集機(jī)構(gòu)分別獲取旋轉(zhuǎn)軸旋轉(zhuǎn)不同角度所拍攝的檳榔圖像。

在本發(fā)明中，所述“檳榔旋轉(zhuǎn)不同角度”是指根據(jù)采集檳榔圖像的次數(shù)進(jìn)行確定，同時(shí)設(shè)定每次旋轉(zhuǎn)的角度，比如進(jìn)行3次圖像采集，設(shè)定每次旋轉(zhuǎn)30°，第一次采集完后旋轉(zhuǎn)30°進(jìn)行第二次采集，第二次采集完后旋轉(zhuǎn)30°進(jìn)行第3次采集，因?yàn)槊啃D(zhuǎn)一次拍攝到的圖像對(duì)應(yīng)檳榔的不同面，3次采集中哪一次采集到的圖像是檳榔的最佳切割面，就將檳榔逆轉(zhuǎn)回哪一次采集的面。

在本發(fā)明中，“前景”是指檳榔本身?！澳繕?biāo)面積大小”是指檳榔本身面積大小。

在本發(fā)明中，通過(guò)二值化處理得到的圖像，由于原圖中背景顏色較白，因此二值圖像得到的大部分為白色像素點(diǎn)，而檳榔的顏色較黑，因此二值圖像得到的大部分是黑色像素點(diǎn)，而在每次拍照過(guò)程中背景是不會(huì)發(fā)生變化的，只有拍到的檳榔面的不同，因此可以通過(guò)黑色像素點(diǎn)的數(shù)量來(lái)確定檳榔面積的大小。

在本發(fā)明中，步驟5)所述的再次對(duì)檳榔進(jìn)行圖像采集，即圖5變?yōu)閳D7，是由于步驟4)選取檳榔切割面后，對(duì)檳榔進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)，同時(shí)夾住檳榔的夾取機(jī)構(gòu)也會(huì)旋轉(zhuǎn)，夾取機(jī)構(gòu)并不一定如圖5所示，有可能夾取機(jī)構(gòu)處于檳榔的上方，此時(shí)對(duì)檳榔進(jìn)行切割，刀片就會(huì)切到夾取機(jī)構(gòu)上，于是進(jìn)行步驟5)，同時(shí)這一步采集到的圖像用于判斷檳榔水平位置的偏移程度和角度的偏移程度。

在本發(fā)明中，所述的Ostu自動(dòng)閾值法采用的是日本學(xué)者Ostu(N Otsu.A threshold selection method from gray-level histogram[J].IEEE Trans on SMC,1979,9:62-69.)提出的最大類(lèi)間方差法。

在本發(fā)明中，計(jì)算灰度值gray的公式gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11為常用的彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像的公式，其參數(shù)是通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得到，以便更好地將前景與背景區(qū)分開(kāi)來(lái)。

在本發(fā)明中，Ostu自動(dòng)閾值法進(jìn)行二值閾值化處理的過(guò)程為：

(1)將采集到的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像；

(2)求出(1)中灰度圖像的最小灰度值和最大灰度值，分別記為g_min和g_max，令初始閾值為：

(3)根據(jù)(2)中計(jì)算得到的T₀將灰度圖像分割成前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值A(chǔ)_f和A_b：

其中，g表示灰度值，h(g)表示圖像中灰度值為g的像素的數(shù)量。

(4)求出(3)中A_f和A_b的平均灰度值：

如果求得T_k＝T_k-1，則T_k為所需求的閾值，否則，轉(zhuǎn)至(3)繼續(xù)迭代。

按上式得到的的T_k為灰度圖像的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化，從而將圖像分割成前景和背景，前景用黑色表示，背景用白色表示。

在本發(fā)明中，檳榔的最佳切割面采用的是彎曲程度優(yōu)先的判別方法，步驟4)中的閾值表示檳榔輪廓的彎曲程度。當(dāng)彎曲度大于閾值時(shí)，則只要從彎曲程度最大的面進(jìn)行切割，無(wú)需對(duì)面積進(jìn)行比較，否則，再進(jìn)行面積比較。至于彎曲度的閾值設(shè)定是通過(guò)對(duì)不同形狀的檳榔進(jìn)行彎曲度測(cè)量總結(jié)出的經(jīng)驗(yàn)值。在本發(fā)明中，閾值為0-1，優(yōu)選閾值為0.1-0.9，更優(yōu)選閾值為0.4-0.8。當(dāng)閾值為“0”時(shí)表示沒(méi)有彎曲；當(dāng)閾值為“1”時(shí)表示彎曲口的距離等于彎曲的深度。閾值越大，表示彎曲程度越大；閾值越小，表示彎曲程度越小。

在本發(fā)明中，GrabCut圖像分割算法，采用基于高階條件隨機(jī)場(chǎng)，在能量函數(shù)中引入一項(xiàng)定義在圖像割的集合上的高階CRFs勢(shì)函數(shù)。其能量函數(shù)的形式為：

V是表示所有像素的集合，ε是連接像素i,j∈V的所有邊的集合，S是圖像所有割的集合。函數(shù)ψ_i(x_i)是單個(gè)像素的數(shù)據(jù)項(xiàng)其具體的表述形式為：

ψ_i(x_i)＝θ_Tψ_T(x_i)+θ_colψ_col(x_i)+θ_lψ_l(x_i)

θ_T、θ_col、θ_l是參數(shù)權(quán)值分別表示紋理、顏色和位置的信息。

相鄰像素對(duì)項(xiàng)ψ_ij(x_i,x_j)的表述形式為：

函數(shù)g(i,j)是基于不同相鄰像素的顏色的一條邊的特征。它通常被定義為：

g(i,j)＝θ_p+θ_v exp(-θ_β||I_i-I_j||²)

I_i和I_j分別表示像素i和j的顏色向量。θ_p、θ_v、θ_β是模型參數(shù)通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到。

引入的高階CRFs勢(shì)函數(shù)ψ_c(x_c)的形式為：

c是一個(gè)團(tuán)，|c|是c中變量的數(shù)量，L是所有標(biāo)簽的集合，n_k(x_c)是在c中標(biāo)簽為k的變量的數(shù)量，同時(shí)，γ_k、θ_k、γ_max是勢(shì)函數(shù)的參數(shù)滿足約束：

Q被稱(chēng)為勢(shì)函數(shù)的截?cái)鄥?shù)，滿足約束條件2Q＜|c|。

通過(guò)采用最大流/最小割算法對(duì)采集的圖像求解上述能量模型的最小能量值從而得到分割目標(biāo)和背景的割。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所具有的有益效果為：

1、本發(fā)明采用兩機(jī)架的結(jié)構(gòu)與多線程同步控制方法使取料和切割并行進(jìn)行，可以充分保證切割完成后能迅速的進(jìn)入下一次操作，無(wú)需等待檢測(cè)有無(wú)檳榔，從而縮短整個(gè)操作過(guò)程的時(shí)間，極大的提高了加工的效率。

2、本發(fā)明設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)合理，全過(guò)程采用自動(dòng)形式，操作簡(jiǎn)單，廢品率低，且極大地提高了工作效率。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備的主視圖

圖2為本發(fā)明全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備的俯視圖

圖3為本發(fā)明基于圖像分割的檳榔切割控制方法的原理圖

圖4為本發(fā)明基于圖像分割的檳榔切割控制方法的整體流程圖

圖5為切割平臺(tái)第一次固定檳榔示意圖

圖6為檳榔輪廓的彎曲度計(jì)算關(guān)系圖

圖7為切割平臺(tái)第二次固定檳榔示意圖

圖8為檳榔旋轉(zhuǎn)角度示意圖

圖9為檳榔偏移量示意圖

圖10為檢測(cè)有無(wú)檳榔的線程a控制流程圖

圖11為檳榔切割操作的線程b控制流程圖

附圖標(biāo)記：A1：第一機(jī)架；1：進(jìn)料機(jī)構(gòu)；2：取料機(jī)構(gòu)；201：第一主動(dòng)鏈輪；202：第一從動(dòng)鏈輪；203：第一鏈條；3：第一傳輸機(jī)構(gòu)；301：第二主動(dòng)鏈輪；302：第二從動(dòng)鏈輪；303：第二鏈條；4：第一夾取機(jī)構(gòu)；A2：第二機(jī)架；5：第二傳輸機(jī)構(gòu)；6：第二夾取機(jī)構(gòu)；7：第三夾取機(jī)構(gòu)；8：切割平臺(tái)；9：圖像采集機(jī)構(gòu)；10：切割機(jī)構(gòu)；11：擋板；12：第一檢測(cè)機(jī)構(gòu)；13：第二檢測(cè)機(jī)構(gòu)；14：去核機(jī)構(gòu)；15：點(diǎn)料機(jī)構(gòu)；16：第一步進(jìn)電機(jī)；17：第二步進(jìn)電機(jī)；18：第三步進(jìn)電機(jī)；19：滑臺(tái)；20：齒輪；

E、F：檳榔兩個(gè)端點(diǎn)；曲線EMF：檳榔中心線；d：曲線EMF上的點(diǎn)到直線EF的距離；θ：旋轉(zhuǎn)角度；P₁、P₂：檳榔兩個(gè)端點(diǎn)；y_m：檳榔蒂連線中點(diǎn)縱坐標(biāo)；y_img：檳榔圖像中點(diǎn)基線；l：偏移量。

具體實(shí)施方式

根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供一種全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備，該設(shè)備包括：

相連的第一機(jī)架A1和第二機(jī)架A2，第一機(jī)架A1上設(shè)有進(jìn)料機(jī)構(gòu)1、取料機(jī)構(gòu)2、第一傳輸機(jī)構(gòu)3和第一夾取機(jī)構(gòu)4，其中取料機(jī)構(gòu)2與進(jìn)料機(jī)構(gòu)1相連，第一傳輸機(jī)構(gòu)3位于取料機(jī)構(gòu)2的下游位置，第一夾取機(jī)構(gòu)4設(shè)置在第一傳輸機(jī)構(gòu)3上，第二機(jī)架A2上設(shè)有第二傳輸機(jī)構(gòu)5、第二夾取機(jī)構(gòu)6、第三夾取機(jī)構(gòu)7、切割平臺(tái)8、圖像采集機(jī)構(gòu)9和切割機(jī)構(gòu)10，其中第二夾取機(jī)構(gòu)6、第三夾取機(jī)構(gòu)7及切割平臺(tái)8均設(shè)置在第二傳輸機(jī)構(gòu)5上，第二夾取機(jī)構(gòu)6設(shè)置在切割平臺(tái)8的一側(cè)(例如左側(cè))，第三夾取機(jī)構(gòu)7設(shè)置在切割平臺(tái)8的另一側(cè)(例如右側(cè))，圖像采集機(jī)構(gòu)9與切割機(jī)構(gòu)10分別設(shè)置在切割平臺(tái)8的上方。

在本發(fā)明中，取料機(jī)構(gòu)2包括第一主動(dòng)鏈輪201、第一從動(dòng)鏈輪202及第一鏈條203，第一傳輸機(jī)構(gòu)3包括第二主動(dòng)鏈輪301、第二從動(dòng)鏈輪302及第二鏈條303，第二傳輸機(jī)構(gòu)5包括第三主動(dòng)鏈輪、第三從動(dòng)鏈輪及第三鏈條，所述各鏈條繞覆于主、從動(dòng)鏈輪上，并通過(guò)機(jī)架上的齒輪與機(jī)架相連接。

優(yōu)選的是，在第一鏈條203、第二鏈條303及第三鏈條上根據(jù)機(jī)架上齒輪的大小將鏈條用隔片分隔成若干部分。

作為優(yōu)選，隔片的中間部分開(kāi)有一個(gè)小口，利于夾取檳榔。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：連接取料機(jī)構(gòu)2的第一鏈條203與第一傳輸機(jī)構(gòu)3的第二鏈條303的擋板11。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在取料機(jī)構(gòu)2的第一鏈條203上的第一檢測(cè)機(jī)構(gòu)12。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第一傳輸機(jī)構(gòu)3的第二鏈條303上的第二檢測(cè)機(jī)構(gòu)13。

優(yōu)選的是，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架A2上，位于切割機(jī)構(gòu)10下游的去核機(jī)構(gòu)14。

作為優(yōu)選，去核機(jī)構(gòu)14包括去核爪、控制去核爪升降的氣缸及控制去核爪抓取、釋放檳榔核的氣缸。

優(yōu)選的是，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架A2上，位于去核機(jī)構(gòu)14下游的點(diǎn)料機(jī)構(gòu)15。

作為優(yōu)選，點(diǎn)料機(jī)構(gòu)15包括點(diǎn)料器、控制擠壓料的氣缸及驅(qū)動(dòng)點(diǎn)料機(jī)構(gòu)升降的氣缸。

在本發(fā)明中，進(jìn)料機(jī)構(gòu)1為斗狀，在進(jìn)料機(jī)構(gòu)1的底部開(kāi)有一個(gè)與第一鏈條203相近大小的口。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架A2上的第一步進(jìn)電機(jī)16，第一步進(jìn)電機(jī)16與第二夾取機(jī)構(gòu)6連接并控制第二夾取機(jī)構(gòu)6的旋轉(zhuǎn)。

在本發(fā)明中，上述設(shè)備還包括：設(shè)置在第二機(jī)架A2上的第二步進(jìn)電機(jī)17與第三步進(jìn)電機(jī)18，第二步進(jìn)電機(jī)17與第三步進(jìn)電機(jī)18均與切割平臺(tái)8連接，第二步進(jìn)電機(jī)17調(diào)節(jié)切割平臺(tái)8水平方向左右移動(dòng)，第三步進(jìn)電機(jī)18調(diào)節(jié)切割平臺(tái)8水平方向旋轉(zhuǎn)角度。

優(yōu)選的是，第二步進(jìn)電機(jī)17通過(guò)滑臺(tái)19與切割平臺(tái)8連接，第三步進(jìn)電機(jī)18通過(guò)齒輪20與切割平臺(tái)8連接。

在本發(fā)明中，第一夾取機(jī)構(gòu)4、第二夾取機(jī)構(gòu)6及第三夾取機(jī)構(gòu)7均包括夾具和控制夾具進(jìn)退、升降、夾放的氣缸。

在本發(fā)明中，切割機(jī)構(gòu)10包括刀片和控制刀片進(jìn)行切割的氣缸。

根據(jù)本申請(qǐng)的另一個(gè)方面，提供了一種使用上述全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備的基于圖像分割的檳榔切割控制方法，包括以下步驟：

1)系統(tǒng)啟動(dòng)初始化；

2)夾取檳榔：將檳榔夾起送至切割平臺(tái)8上；

3)控制夾住檳榔的夾取機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)，圖像采集機(jī)構(gòu)9分別獲取檳榔旋轉(zhuǎn)不同角度所拍攝的檳榔圖像；

4)對(duì)3)中采集到的圖像通過(guò)Ostu自動(dòng)閾值法進(jìn)行二值閾值化處理，得到前景和背景分別為黑色和白色像素的二值圖像，計(jì)算獲取每一角度的檳榔輪廓彎曲度，彎曲度大于閾值時(shí)，則將檳榔輪廓彎曲度最大的圖像所對(duì)應(yīng)檳榔的凹面定為切割面；否則，計(jì)算檳榔輪廓內(nèi)部的像素?cái)?shù)量，以黑色像素?cái)?shù)量最多的圖像即目標(biāo)面積最大的檳榔圖像對(duì)應(yīng)角度的檳榔面作為切割面；

5)再次對(duì)檳榔進(jìn)行圖像采集；

6)對(duì)5)中采集到的檳榔圖像，應(yīng)用GrabCut圖像分割算法進(jìn)行分割，提取檳榔輪廓，計(jì)算所提取的檳榔輪廓需要旋轉(zhuǎn)的角度及偏移量；

7)根據(jù)6)中計(jì)算出的旋轉(zhuǎn)角度及偏移量，調(diào)整檳榔的水平位置偏移量，調(diào)整檳榔的角度偏移量；

8)當(dāng)調(diào)整好檳榔的角度及位置后，切割機(jī)構(gòu)10對(duì)檳榔進(jìn)行切割。

在本發(fā)明中，步驟4)中的閾值表示檳榔輪廓的彎曲程度，閾值為0-1，優(yōu)選閾值為0.1-0.9，更優(yōu)選閾值為0.4-0.8。當(dāng)閾值為“0”時(shí)表示沒(méi)有彎曲；當(dāng)閾值為“1”時(shí)表示彎曲口的距離等于彎曲的深度。閾值越大，表示彎曲程度越大；閾值越小，表示彎曲程度越小。

在本發(fā)明中，上述步驟3)所述的檳榔旋轉(zhuǎn)不同角度，其中旋轉(zhuǎn)角度任意(0°～360°之間，不包括0°與360°)，旋轉(zhuǎn)次數(shù)≥3次。

優(yōu)選的是，旋轉(zhuǎn)3次，每次旋轉(zhuǎn)2π/3弧度，得到3個(gè)不同角度的檳榔圖像。

在本發(fā)明中，步驟4)中所述的Ostu自動(dòng)閾值法為Ostu最大類(lèi)間方差法。

在本發(fā)明中，步驟6)中所述的GrabCut圖像分割算法是一種能量最小化迭代優(yōu)化算法，構(gòu)建能量函數(shù)為：

E(α,k,θ,z)＝U(α,k,θ,z)+V(α,z)

α為不透明度，α∈[0,1]，0為背景，1為目標(biāo)前景；k為向量k＝{k₁,...,k_n,...,k_N}作為每個(gè)像素的獨(dú)立高斯模型參數(shù)，θ為圖像前景與背景的灰度直方函數(shù)，θ＝{h(z,α),a＝0,1}；Z為灰度值數(shù)組，z＝(z₁,…,z_n,…,z_N)。

在本發(fā)明中，所述高斯概率密度模型為：

通過(guò)高斯概率密度模型得到該像素分別屬于目標(biāo)和背景的概率，從而區(qū)分目標(biāo)和背景。

在本發(fā)明中，步驟6)中計(jì)算檳榔的旋轉(zhuǎn)角度和偏移量的方法為：提取得到的檳榔輪廓圖像的R、G、B顏色分量值，利用如下公式計(jì)算灰度值gray,其中R、G、B分別為紅綠藍(lán)三基色分量值：

gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11

通過(guò)上面公式將彩色圖像變?yōu)榛叶葓D像，在該圖像中，前景為灰度圖像，背景為純黑色部分，通過(guò)對(duì)豎直y方向遍歷圖像像素點(diǎn)，即遇到像素點(diǎn)值不為0時(shí)，該像素點(diǎn)即為檳榔蒂的端點(diǎn)坐標(biāo)，從而得出檳榔蒂的兩個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算檳榔的旋轉(zhuǎn)角度和偏移量。

在本發(fā)明中，檳榔旋轉(zhuǎn)角度的計(jì)算過(guò)程具體為：

①在灰度圖像上建立平面直角坐標(biāo)系，原點(diǎn)為圖像的左上角O點(diǎn)，水平為X軸，豎直為Y軸；

②如果兩個(gè)端點(diǎn)分別坐標(biāo)為(x₁,y₁)與(x₂,y₂)，則旋轉(zhuǎn)角度為θ＝arctan[(y₁-y₂)/(x₁-x₂)]，θ>0時(shí)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，θ<0順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

在本發(fā)明中，檳榔偏移量的計(jì)算過(guò)程具體為：

偏移量為l＝(y_img-y_m)*k，其中y_img為圖像中點(diǎn)基線，y_m為兩個(gè)檳榔蒂連線中點(diǎn)縱坐標(biāo)，k為常量，其中k代表檳榔圖像中單位像素所代表實(shí)際物體中的長(zhǎng)度，即：

在本發(fā)明中，步驟4)所述的檳榔輪廓彎曲度的計(jì)算過(guò)程具體為：

以圖像的左上角為原點(diǎn)，水平為x軸，豎直為y軸，建立x0y平面直角坐標(biāo)系，彎曲的閉合實(shí)線為檳榔的輪廓，點(diǎn)E、F分別為檳榔的兩個(gè)端點(diǎn)，

(1)由點(diǎn)E、F可以求得直線EF的方程和點(diǎn)E、F之間的距離d_EF；

(2)將檳榔的輪廓線進(jìn)行抽稀處理，求得檳榔的中心線為曲線EMF；

(3)求曲線EMF上每一個(gè)點(diǎn)到直線EF的距離d，并求最大距離d_max；

(4)求最大距離d_max和點(diǎn)E、F之間的距離d_EF的比值ξ；

檳榔輪廓彎曲度和比值ξ成正比關(guān)系，即ξ最大表示檳榔輪廓彎曲度最大，從而檳榔輪廓彎曲度可用比值ξ的大小衡量。

在本發(fā)明中，整個(gè)控制過(guò)程采用多線程(例如雙線程)同步控制方法，實(shí)現(xiàn)并行控制。即在第一機(jī)架A1上檢測(cè)第一鏈條203與第二鏈條303的格子中有無(wú)檳榔采用線程a，針對(duì)第二機(jī)架A2上切割平臺(tái)8的操作采用線程b。其中線程a和線程b采用事件對(duì)象進(jìn)行同步，具體為：

線程a中的事件對(duì)象設(shè)置為：當(dāng)?shù)谝粖A取機(jī)構(gòu)4從第二鏈條303上夾取到檳榔時(shí)，將事件對(duì)象g_EventThreadOne設(shè)置為無(wú)信號(hào)狀態(tài)，事件對(duì)象g_EventThreadTwo設(shè)置為有信號(hào)狀態(tài)，同時(shí)等待事件對(duì)象g_EventThreadOne的請(qǐng)求；

線程b中的事件對(duì)象設(shè)置為：線程b的開(kāi)始為等待事件對(duì)象g_EventThreadTwo的請(qǐng)求，當(dāng)檳榔切割完成時(shí)，將事件對(duì)象g_EventThreadOne設(shè)置為有信號(hào)狀態(tài)，事件對(duì)象g_EventThreadTwo設(shè)置為無(wú)信號(hào)狀態(tài)。

實(shí)施例1

如圖1和圖2所示，一種全自動(dòng)檳榔加工設(shè)備，包括相連的第一機(jī)架A1和第二機(jī)架A2，第一機(jī)架A1上設(shè)有進(jìn)料機(jī)構(gòu)1、取料機(jī)構(gòu)2、第一傳輸機(jī)構(gòu)3和第一夾取機(jī)構(gòu)4，其中取料機(jī)構(gòu)2與進(jìn)料機(jī)構(gòu)1相連，第一傳輸機(jī)構(gòu)3位于取料機(jī)構(gòu)2的下游位置，第一夾取機(jī)構(gòu)4設(shè)置在第一傳輸機(jī)構(gòu)3上，第二機(jī)架A2上設(shè)有第二傳輸機(jī)構(gòu)5、第二夾取機(jī)構(gòu)6、第三夾取機(jī)構(gòu)7、切割平臺(tái)8、圖像采集機(jī)構(gòu)9和切割機(jī)構(gòu)10，其中第二夾取機(jī)構(gòu)6、第三夾取機(jī)構(gòu)7及切割平臺(tái)8均設(shè)置在第二傳輸機(jī)構(gòu)5上，第二夾取機(jī)構(gòu)6設(shè)置在切割平臺(tái)8的左側(cè)，第三夾取機(jī)構(gòu)7設(shè)置在切割平臺(tái)8的右側(cè)，圖像采集機(jī)構(gòu)9與切割機(jī)構(gòu)10分別設(shè)置在切割平臺(tái)8的上方。其中取料機(jī)構(gòu)2包括第一主動(dòng)鏈輪201、第一從動(dòng)鏈輪202及第一鏈條203，第一傳輸機(jī)構(gòu)3包括第二主動(dòng)鏈輪301、第二從動(dòng)鏈輪302及第二鏈條303，第二傳輸機(jī)構(gòu)5包括第三主動(dòng)鏈輪、第三從動(dòng)鏈輪及第三鏈條，所述各鏈條繞覆于主、從動(dòng)鏈輪上，并通過(guò)機(jī)架上的齒輪與機(jī)架相連接。在第一鏈條203、第二鏈條303及第三鏈條上根據(jù)機(jī)架上的齒輪大小將鏈條用隔片分隔成若干部分。隔片的中間部分開(kāi)有一個(gè)小口，利于夾取檳榔。進(jìn)料機(jī)構(gòu)1為斗狀，在進(jìn)料機(jī)構(gòu)1的底部開(kāi)有一個(gè)與第一鏈條203相近大小的口。該設(shè)備還包括設(shè)置在第二機(jī)架A2上的第一步進(jìn)電機(jī)16、第二步進(jìn)電機(jī)17與第三步進(jìn)電機(jī)18，第一步進(jìn)電機(jī)16與第二夾取機(jī)構(gòu)6連接并控制第二夾取機(jī)構(gòu)6的旋轉(zhuǎn)，第二步進(jìn)電機(jī)17與第三步進(jìn)電機(jī)18分別通過(guò)滑臺(tái)19與齒輪20和切割平臺(tái)8連接，第二步進(jìn)電機(jī)17調(diào)節(jié)切割平臺(tái)8水平方向左右移動(dòng)，第三步進(jìn)電機(jī)18調(diào)節(jié)切割平臺(tái)8水平方向旋轉(zhuǎn)角度。該設(shè)備的第一夾取機(jī)構(gòu)4、第二夾取機(jī)構(gòu)6及第三夾取機(jī)構(gòu)7均包括夾具和控制夾具進(jìn)退、升降、夾放的氣缸。切割機(jī)構(gòu)10包括刀片和控制刀片進(jìn)行切割的氣缸。

實(shí)施例2

重復(fù)實(shí)施例1，該設(shè)備還包括連接取料機(jī)構(gòu)2的第一鏈條203與第一傳輸機(jī)構(gòu)3的第二鏈條303的擋板11。

實(shí)施例3

重復(fù)實(shí)施例2，該設(shè)備還包括設(shè)置在取料機(jī)構(gòu)2的第一鏈條203上的第一檢測(cè)機(jī)構(gòu)12，設(shè)置在第一傳輸機(jī)構(gòu)3的第二鏈條303上的第二檢測(cè)機(jī)構(gòu)13。

實(shí)施例4

重復(fù)實(shí)施3，該設(shè)備還包括設(shè)置在第二機(jī)架A2上，位于切割機(jī)構(gòu)10下游的去核機(jī)構(gòu)14。及設(shè)置在第二機(jī)架A2上，位于去核機(jī)構(gòu)14下游的點(diǎn)料機(jī)構(gòu)15。其中去核機(jī)構(gòu)14包括去核爪、控制去核爪升降的氣缸及控制去核爪抓取、釋放檳榔核的氣缸。點(diǎn)料機(jī)構(gòu)15包括點(diǎn)料器、控制擠壓料的氣缸及驅(qū)動(dòng)點(diǎn)料機(jī)構(gòu)升降的氣缸。

實(shí)施例5

如圖3和圖4所示，一種基于基于圖像分割的檳榔切割控制方法，包含以下步驟：

1)系統(tǒng)啟動(dòng)初始化；

2)夾取檳榔：將檳榔夾起送至切割平臺(tái)8上；

3)控制夾住檳榔的夾取機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)3次，每次旋轉(zhuǎn)2π/3弧度，攝像頭分別獲取該檳榔三次拍攝的檳榔圖像；

4)對(duì)3)中采集到的圖像通過(guò)Ostu自動(dòng)閾值法進(jìn)行二值閾值化處理，得到前景和背景分別為黑色和白色像素的二值圖像，計(jì)算獲取每一角度的檳榔輪廓彎曲度，彎曲度大于閾值0.3時(shí)，則將檳榔輪廓彎曲度最大的圖像所對(duì)應(yīng)檳榔的凹面定為切割面；否則，計(jì)算檳榔輪廓內(nèi)部的像素?cái)?shù)量，以黑色像素?cái)?shù)量最多的圖像即目標(biāo)面積最大的檳榔圖像對(duì)應(yīng)角度的檳榔面作為切割面；

如圖6，檳榔輪廓彎曲度的計(jì)算過(guò)程為：

以圖像的左上角為原點(diǎn)，水平為x軸，豎直為y軸，建立x0y平面直角坐標(biāo)系，彎曲的閉合實(shí)線為檳榔的輪廓，點(diǎn)E、F分別為檳榔的兩個(gè)端點(diǎn)，

(1)由點(diǎn)E、F可以求得直線EF的方程和點(diǎn)E、F之間的距離d_EF；

(2)將檳榔的輪廓線進(jìn)行抽稀處理，求得檳榔的中心線為曲線EMF；

(3)求曲線EMF上每一個(gè)點(diǎn)到直線EF的距離d，并求最大距離d_max；

(4)求最大距離d_max和點(diǎn)E、F之間的距離d_EF的比值ξ；

檳榔輪廓彎曲度和比值ξ成正比關(guān)系，則檳榔輪廓彎曲度可用比值ξ的大小衡量。

5)再次對(duì)檳榔進(jìn)行圖像采集；

6)對(duì)5)中采集到的檳榔圖像，應(yīng)用GrabCut圖像分割算法進(jìn)行分割，提取檳榔輪廓，計(jì)算所提取的檳榔輪廓需要旋轉(zhuǎn)的角度及偏移量；

如圖8，檳榔旋轉(zhuǎn)角度的計(jì)算過(guò)程具體為：

①在灰度圖像上建立平面直角坐標(biāo)系，原點(diǎn)為圖像的左上角O點(diǎn)，水平為X軸，豎直為Y軸；

②如果兩個(gè)端點(diǎn)分別坐標(biāo)為(x₁,y₁)與(x₂,y₂)，則旋轉(zhuǎn)角度為θ＝arctan[(y₁-y₂)/(x₁-x₂)]，θ>0時(shí)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，θ<0順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

如圖9，檳榔偏移量的計(jì)算過(guò)程具體為：

偏移量為l＝(y_img-y_m)*k，其中y_img為圖像中點(diǎn)基線，y_m為兩個(gè)檳榔蒂連線中點(diǎn)縱坐標(biāo)，k為常量，其中k代表檳榔圖像中單位像素所代表實(shí)際物體中的長(zhǎng)度，即：

7)根據(jù)6)中計(jì)算出的旋轉(zhuǎn)角度及偏移量，調(diào)整檳榔的水平位置偏移量，調(diào)整檳榔的角度偏移量；

8)當(dāng)調(diào)整好檳榔的角度及位置后，切割機(jī)構(gòu)10對(duì)檳榔進(jìn)行切割。

實(shí)施例6

重復(fù)實(shí)施例5，只是如圖10和圖11，整個(gè)控制過(guò)程采用雙線程同步控制方法，實(shí)現(xiàn)并行控制，即在第一機(jī)架A1上檢測(cè)第一鏈條203與第二鏈條303的格子中有無(wú)檳榔采用線程a，針對(duì)第二機(jī)架A2上切割平臺(tái)8的操作采用線程b。線程a和線程b采用事件對(duì)象進(jìn)行同步，具體為：

線程a中的事件對(duì)象設(shè)置為：當(dāng)?shù)谝粖A取機(jī)構(gòu)4從第二鏈條303上夾取到檳榔時(shí)，將事件對(duì)象g_EventThreadOne設(shè)置為無(wú)信號(hào)狀態(tài)，事件對(duì)象g_EventThreadTwo設(shè)置為有信號(hào)狀態(tài)，同時(shí)等待事件對(duì)象g_EventThreadOne的請(qǐng)求；

線程b中的事件對(duì)象設(shè)置為：線程b的開(kāi)始為等待事件對(duì)象g_EventThreadTwo的請(qǐng)求，當(dāng)檳榔切割完成時(shí)，將事件對(duì)象g_EventThreadOne設(shè)置為有信號(hào)狀態(tài)，事件對(duì)象g_EventThreadTwo設(shè)置為無(wú)信號(hào)狀態(tài)。

實(shí)施例7

重復(fù)實(shí)施例5，只是閾值為0.7。