2022-09-15
國立虎尾科技大學/ 周榮源特聘教授因應大量菇類栽培需求,市面上有自動菇類太空包製包機,然該類製包機的產出品質,仍然有賴人工方式檢查。本研究設計製作太空包自動化光學檢測及不良品更換系統,提升菇類栽培的自動化程度,以克服勞動力日益欠缺的問題。 在製包機出口輸送帶上架設相機,擷取12包太空包菇籃影像,使用五層卷積神經網路,在0.15秒內,辨識12包太空包狀態。如果發現有缺蓋的太空包,由機械手臂移除不良品,並以合格太空包替補。 為了使CNN模型應用於各菇場,本研究共收集四種顏色的壓蓋以及缺蓋圖像,以3072張的圖像訓練出太空包缺蓋辨識模型。使用臺中菇場的480張圖像測試後,該模型的準確率高達99.58%。