本发明涉及一种水果在线检测装置及其使用方法，包括光谱仪机构、自动控制机构和驱动机构；自动控制机构包括控制器、图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元和驱动机构控制单元；驱动机构包括水果果杯、传动机构、以及旋转驱动件和/或卸果驱动件；控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作。其具有结构设计合理、操作使用方便、检测准确度高的特点，利用图像检测和机械运动控制相结合，能够确保水果检测过程中光谱仪能够准确采集水果光谱数据，大大提高了检测准确度。
1.一种水果在线检测装置，其特征在于：该装置包括光谱仪机构、自动控制机构和驱动机构；所述光谱仪机构包括光谱仪(1)以及与光谱仪相配合的灯泡光源(2)；所述自动控制机构包括控制器、图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元和驱动机构控制单元；所述图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元均与控制器相连接；所述控制器与驱动机构控制单元控制连接；所述驱动机构控制单元与驱动机构控制连接；所述驱动机构包括用于放置水果的水果果杯(3)、用于传送水果果杯的传动机构(4)、以及布设在水果果杯下方用于驱动水果果杯上的水果进行旋转的旋转驱动件和用于驱动水果果杯上的水果进行卸果的卸果驱动件；所述光谱仪和灯泡光源分别放置在传动机构上、下两侧或者放置在传动机构左、右两侧；所述图像采集单元布设在水果果杯上方用于实时采集水果放置状态的图像，并将实时采集的图像信息发送至图像处理单元；所述图像处理单元包括图像对比处理单元和/或深度学习处理单元；所述图像对比处理单元将接收到的图像经过处理后与图像存储单元中预设的水果放置图像进行比较，并将比较的结果发送至控制器；所述深度学习处理单元采用机器视觉深度学习识别方法，通过将大量采集的图片，提取目标图像的特征建立目标图像模型，并将接收到的图像代入目标图像模型中进行判断；控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作；
所述旋转驱动件包括布设在传动机构下方的固定板(5)、安装在固定板上的电磁铁(6，
20)、与电磁铁相配合的可动支架(7)、与可动支架活动连接的可动搓板(8)；所述可动支架的一端与电磁铁相连接，另一端为自由端；所述可动搓板的一端铰接设置于固定板上，另一端与可动支架的自由端抵接；所述水果果杯包括固定框架、对称转动设置于固定框架上的可旋转滚轮(9)，所述可旋转滚轮与可动搓板配合连接使得水果发生转动；
所述电磁铁为旋转电磁铁(6)或直线电磁铁(20)；所述旋转电磁铁上设置有旋转轴，所述可动支架的一端设置有固定通孔，所述旋转轴通过螺栓固定设置在固定通孔；所述直线电磁铁的一端固定在固定板上，另一端与可动支架抵接，并通过直线电磁铁的伸缩运动带动可动支架作旋转运动；
所述卸果驱动件包括带自动复位装置的直流电磁铁(10)、设置在直流电磁铁活动端部的滑动碰块(11)、与滑动碰块活动连接的翻转杠杆(12)、与翻转杠杆活动连接的翻转导轨块(13)，所述水果果杯设置于果杯传动导轨上，其一端与翻转杠杆的底部抵接，另一端铰接连接在果杯传动导轨上；所述翻转杠杆的中部铰接设置在果杯传动导轨下方的固定板上，与滑动碰块相配合的一端还设置有配重块(21)，另一端为自由端且与翻转导轨块的底部活动抵接；所述翻转导轨块的一端铰接在果杯传动导轨上，另一端活动抵接在水果果杯的果杯下方；直流电磁铁在通电时，滑动碰块顶住翻转杠杆的一端向一侧运动使得翻转杠杆发生旋转，翻转杠杆的另一端沿着翻转导轨块的底部向另一侧运动时的翻转导轨块在重力作用下顺时针旋转至最大转动位置时，水果果杯在重力作用下发生逆时针转动将水果卸下，水果落在水果收集装置上，直流电磁铁断电时，滑动碰块向着相反方向运动远离翻转杠杆，翻转杠杆在配重块的配合下回复至初始位置使得翻转导轨块运动至初始位置；
或者所述卸果驱动件包括可旋转挡臂、直线电磁铁；所述直线电磁铁的伸缩杆通过销钉(18)与可旋转挡臂的一端相连接；所述可旋转挡臂的该端还铰接在固定板上，另一端为自由端；所述可旋转挡臂设置在水果果杯的一侧的可旋转滚轮(9)下方；所述可旋转挡臂的自由端与所述可旋转滚轮的下方相配合，用于在直线电磁铁通电时，利用可旋转挡臂的自由端将水果果杯一侧的可旋转滚轮抬起进行卸果，并在直线电磁铁断电时，使得可旋转挡臂的自由端恢复至初始状态将水果果杯恢复至初始状态；
或者所述卸果驱动件包括翻转支板、可旋转支架、旋转电磁铁、翻转长杆(23)；所述水果果杯的一端通过固定转轴(24)转动设置在果杯传动导轨上，另一端为自由端，并且与翻转长杆的一端活动连接；所述翻转长杆的另一端为自由端；所述翻转支板的一端为带有斜面的楔形端(25)；所述可旋转支架的一端与旋转电磁铁的输出端相连接，另一端与所述楔形端的底面活动连接；所述楔形端的斜面与翻转长杆的另一端配合连接；在旋转电磁铁通电时，旋转电磁铁带动可旋转支架顺时针转动，可旋转支架的另一端与楔形端的底面抵接，翻转长杆的另一端沿着楔形端的斜面向上运动，带动水果果杯由水平状态的初始位置绕着固定转轴转动进行卸果；在旋转电磁铁断电时，可旋转支架逆时针转动恢复至初始位置，相应的，翻转长杆的另一端沿着楔形端的斜面向下运动，带动水果果杯恢复至初始位置。
2.根据权利要求1所述的一种水果在线检测装置，其特征在于：在翻转杠杆的另一端两侧分别设置有左限位销(14)、右限位销(15)；所述左限位销设置在翻转导轨块处于初始未发生顺时针转动状态时的固定板上；所述右限位销设置在翻转导轨块顺时针转动至最大转动位置处的固定板上。
3.根据权利要求2所述的一种水果在线检测装置，其特征在于：所述水果收集装置为水果收集箱或水果收集篮。
4.根据权利要求3所述的一种水果在线检测装置，其特征在于：所述水果包括苹果、梨、桃、猕猴桃、脐橙、柑橘、杏、李子中的任意一种或其组合；所述图像采集单元为照相机(19)，所述控制器为PLC控制器；所述图像处理器根据水果的果柄、果蒂的形状和颜色判定水果放置状态，或使用机器深度学习来识别水果放置状态。
5.一种根据权利要求1‑4任一项所述的一种水果在线检测装置的使用方法，其特征在于，该使用方法包括如下步骤：
1)将水果放置在水果果杯上随着传动机构向前运行；通过图像采集单元采集每个水果的放置图像，并发送至图像处理单元；
2)图像对比处理单元将接收到的图像经过处理后与图像存储单元中预设的水果放置图像进行比较，并将比较的结果发送至控制器；深度学习处理单元采用机器视觉深度学习识别方法，通过将大量采集的图片，提取目标图像的特征建立目标图像模型，并将接收到的图像代入目标图像模型中进行判断；
3)控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令，当检测到水果放置状态异常时，则作出开启驱动机构控制单元的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作；
4)光谱仪与灯泡光源相互配合对水果果杯上的水果进行检测，待所有水果检测完毕为止。
一种水果在线检测装置及其使用方法
技术领域
[0001] 本发明涉及技术领域，尤其涉及一种水果在线检测装置及其使用方法。
背景技术
[0002] 水果内部品质的在线无损检测技术发展正盛，但目前也存在难点，主要表现在绝大多数的水果检测都正确，但也有测量准确度不高的现象。除去数学模型的原因，最主要一点是吸收光的强度不一致，这极易造成检测精度不准。
[0003] 水果接收灯泡的照射，会通过光纤引入光谱做数据采集分析统计计算。由于水果果柄或果蒂颜色不透明或黑色而挡光，当水果果柄或果蒂直接朝向光谱仪的光纤采集孔时，光谱仪对光线的吸收，与水果其他部位朝向光纤孔采集的光线不一致，将导致光谱吸收强度或信息差异，使数据不准确并导致需要水果光谱数据的检测不准确(如，水果糖度、酸度、各种内部病虫害的检测)。本发明正是基于该研究背景下而提出，旨在提供一种水果在线检测装置及其使用方法以克服上述缺陷，提高水果品质的检测准确度。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于：克服现有技术中水果检测存在的上述不足，提供一种水果在线检测装置及其使用方法，其具有结构设计合理、操作使用方便、检测准确度高的特点，利用图像检测和机械运动控制相结合，能够确保水果检测过程中光谱仪能够准确采集水果光谱数据，大大提高了检测准确度。
[0005] 为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案实现：
[0006] 一种水果在线检测装置，该装置包括光谱仪机构、自动控制机构和驱动机构；所述光谱仪机构包括光谱仪以及与光谱仪相配合的灯泡光源；所述自动控制机构包括控制器、图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元和驱动机构控制单元；所述图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元均与控制器相连接；所述控制器与驱动机构控制单元控制连接；所述驱动机构控制单元与驱动机构控制连接；所述驱动机构包括用于放置水果的水果果杯、用于传送水果果杯的传动机构、以及布设在水果果杯下方用于驱动水果果杯上的水果进行旋转的旋转驱动件和/或用于驱动水果果杯上的水果进行卸果的卸果驱动件；所述光谱仪和灯泡光源分别放置在传动机构上、下两侧或者放置在传动机构左、右两侧；所述图像采集单元布设在水果果杯上方用于实时采集水果放置状态的图像，并将实时采集的图像信息发送至图像处理单元；所述图像处理单元包括图像对比处理单元和/或深度学习处理单元；所述图像对比处理单元将接收到的图像经过处理后与图像存储单元中预设的水果放置图像进行比较，并将比较的结果发送至控制器；所述深度学习处理单元采用机器视觉深度学习识别方法，通过将大量采集的图片，提取目标图像的特征建立目标图像模型，并将接收到的图像代入目标图像模型中进行判断；控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作。
[0007] 作为上述方案的进一步优化，所述旋转驱动件包括布设在传动机构下方的固定板、安装在固定板上的电磁铁、与电磁铁相配合的可动支架、与可动支架活动连接的可动搓板；所述可动支架的一端与电磁铁相连接，另一端为自由端；所述可动搓板的一端铰接设置于固定板上，另一端与可动支架的自由端抵接；所述水果果杯包括固定框架、对称转动设置于固定框架上的可旋转滚轮，所述可旋转滚轮与可动搓板配合连接使得水果发生转动。
[0008] 作为上述方案的进一步优化，所述电磁铁为旋转电磁铁或直线电磁铁；所述旋转电磁铁上设置有旋转轴，所述可动支架的一端设置有固定通孔，所述旋转轴通过螺栓固定设置在固定通孔；所述直线磁铁的一端固定在固定板上，另一端与可动支架抵接，并通过直线电磁铁的伸缩运动带动可动支架作旋转运动。
[0009] 作为上述方案的进一步优化，所述卸果驱动件包括带自动复位装置的直流电磁铁、设置在直流电磁铁活动端部的滑动碰块、与滑动碰块活动连接的翻转杠杆、与翻转杠杆活动连接的翻转导轨块，所述水果果杯设置于果杯传动导轨上，其一端与翻转杠杆的底部抵接，另一端铰接连接在果杯传动导轨上；所述翻转杠杆的中部铰接设置在果杯传动导轨下方的固定板上，与滑动碰块相配合的一端还设置有配重块，另一端为自由端且与翻转导轨块的底部活动抵接；所述翻转导轨块的一端铰接在果杯传动导轨上，另一端活动抵接在水果果杯的果杯下方；直流电磁铁在通电时，滑动碰块顶住翻转杠杆的一端向一侧运动使得翻转杠杆发生旋转，翻转杠杆的另一端沿着翻转导轨块的底部向另一侧运动时的翻转导轨块因重力作用下顺时针旋转至最大转动位置时，水果果杯因重力作用下发生逆时针转动将水果卸下，水果落在水果收集装置上，直流电磁铁断电时，滑动碰块向着相反方向运动远离翻转杠杆，翻转杠杆在配重块的配合下回复至初始位置使得翻转导轨块运动至初始位置。
[0010] 作为上述方案的进一步优化，在翻转杠杆的另一端两侧分别设置有左限位销、右限位销；所述左限位销设置在翻转导轨块处于初始未发生顺时针转动状态时的固定板上；所述右限位销设置在翻转导轨块顺时针转动至最大转动位置处的固定板上。
[0011] 作为上述方案的进一步优化，所述水果收集装置为水果收集箱或水果收集篮。
[0012] 作为上述方案的进一步优化，所述卸果驱动件包括可旋转挡臂、直线电磁铁；所述直线电磁铁的伸缩杆通过销钉与可旋转挡臂的一端相连接；所述可旋转挡臂的该端还铰接在固定板上，另一端为自由端；所述可旋转挡臂设置在水果果杯的一侧的可旋转滚轮下方；所述可旋转挡臂的自由端与所述可旋转滚轮的下方相配合，用于在直线电磁铁通电时，利用可旋转挡臂的自由端将水果果杯一侧的可旋转滚轮抬起进行卸果，并在直线电磁铁断电时，使得可旋转挡臂的自由端恢复至初始状态将水果果杯恢复至初始状态。
[0013] 作为上述方案的进一步优化，所述水果包括苹果、梨、桃、猕猴桃、脐橙、柑橘、杏、李子中的任意一种或其组合；所述图像采集单元为照相机，所述控制器为PLC控制器；所述图像处理器根据水果的果柄、果蒂的形状和颜色判定水果放置状态，或使用机器深度学习来识别水果放置状态。
[0014] 作为上述方案的进一步优化，所述卸果驱动件包括翻转支板、可旋转支架、旋转电磁铁、翻转长杆；所述水果果杯的一端通过固定转轴转动设置在果杯传动导轨上，另一端为自由端，并且与翻转长杆的一端活动连接；所述翻转长杆的另一端为自由端；所述翻转支板的一端为带有斜面的楔形端；所述可旋转支架的一端与旋转电磁铁的输出端相连接，另一端与所述楔形端的底面活动连接；所述楔形端的斜面与翻转长杆的另一端配合连接；在旋转电磁铁通电时，旋转电磁铁带动可旋转支架顺时针转动，可旋转支架的另一端与楔形端的底面抵接，翻转长杆的另一端沿着楔形端的斜面向上运动，带动水果果杯由水平状态的初始位置绕着固定转轴转动进行卸果；在旋转电磁铁断电时，可旋转支架逆时针转动回复至初始位置，相应的，翻转长杆的另一端沿着楔形端的斜面向下运动，带动水果果杯回复至初始位置。
[0015] 本发明上述一种水果在线检测装置的使用方法包括如下步骤：
[0016] 1)将水果放置在水果果杯上随着传动机构向前运行；通过图像采集单元采集每个水果的放置图像，并发送至图像处理单元；
[0017] 2)图像对比处理单元将接收到的图像经过处理后与图像存储单元中预设的水果放置图像进行比较，并将比较的结果发送至控制器；深度学习处理单元采用机器视觉深度学习识别方法，通过将大量采集的图片，提取目标图像的特征建立目标图像模型，并将接收到的图像代入目标图像模型中进行判断；
[0018] 3)控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令当检测到水果放置状态异常时，则作出开启驱动机构控制单元的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作；
[0019] 4)光谱仪与灯泡光源相互配合对水果果杯上的水果进行检测，待所有水果检测完毕为止。
[0020] 采用本发明的水果在线检测装置及其使用方法具有如下有益效果：
[0021] (1)通过本装置，可以将预计检测再光谱检测中有差错的水果提前处理，或旋转角度，或卸果再重新上料，都不影响检测精度。
[0022] (2)通过在线多次试验，并进行对比，安装本装置前，500个果，糖度检测准确度86％，安装本装置后，糖度检测准确度达到96％以上，大大提高了糖度检测的准确度。
附图说明
[0023] 附图1为本发明水果在线检测装置结构示意图，此时，水果的果柄或果蒂处于水果底部状态，即需要进行旋转或者卸果操作。
[0024] 附图2为图1状态下水果的果柄或果蒂已经过旋转操作后的示意图。
[0025] 附图3为本发明水果在光谱仪机构检测状态下的结构示意图。
[0026] 附图4为本发明第一种实施例旋转驱动件初始工作状态下的示意图。
[0027] 附图5为本发明第一种实施例旋转驱动件工作状态下的示意图。
[0028] 附图6为本发明第二种实施例旋转驱动件初始工作状态下的部分结构示意图。
[0029] 附图7为本发明第二种实施例旋转驱动件工作状态下的部分结构示意图。
[0030] 附图8为本发明第一种实施例卸果驱动件初始工作状态下水果果杯未旋转时部分结构示意图。
[0031] 附图9为本发明第一种实施例卸果驱动件初始工作状态下卸果驱动件的部分结构示意图。
[0032] 附图10为本发明第一种实施例卸果驱动件工作状态下水果果杯旋转时部分结构示意图。
[0033] 附图11为本发明第一种实施例卸果驱动件工作状态下卸果驱动件的部分结构示意图。
[0034] 附图12为本发明第二种实施例卸果驱动件初始工作状态下的示意图。
[0035] 附图13为本发明第二种实施例卸果驱动件中间工作状态下的示意图。
[0036] 附图14为本发明第二种实施例卸果驱动件最终工作状态下的示意图。
[0037] 附图15为本发明第三种实施例卸果驱动件初始工作状态下的示意图。
[0038] 附图16为本发明第三种实施例卸果驱动件最终工作状态下的示意图。
[0039] 附图17为图15的另一视角的结构示意图。
[0040] 上述图中，箭头表示工作状态下相应部件的运动方向。
具体实施方式
[0041] 下面结合附图1‑17对本发明水果在线检测装置及其使用方法作以详细说明。
[0042] 一种水果在线检测装置，该装置包括光谱仪机构、自动控制机构和驱动机构；所述光谱仪机构包括光谱仪1以及与光谱仪相配合的灯泡光源2；所述自动控制机构包括控制器、图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元和驱动机构控制单元；所述图像采集单元、图像处理单元、图像存储单元均与控制器相连接；所述控制器与驱动机构控制单元控制连接；所述驱动机构控制单元与驱动机构控制连接；所述驱动机构包括用于放置水果的水果果杯3、用于传送水果果杯的传动机构4、以及布设在水果果杯下方用于驱动水果果杯上的水果进行旋转的旋转驱动件和/或用于驱动水果果杯上的水果进行卸果的卸果驱动件；所述光谱仪和灯泡光源分别放置在传动机构上、下两侧或者放置在传动机构左、右两侧；所述图像采集单元布设在水果果杯上方用于实时采集水果放置状态的图像，并将实时采集的图像信息发送至图像处理单元；述图像处理单元包括图像对比处理单元和/或深度学习处理单元；所述图像对比处理单元将接收到的图像经过处理后与图像存储单元中预设的水果放置图像进行比较，并将比较的结果发送至控制器；所述深度学习处理单元采用机器视觉深度学习识别方法，通过将大量采集的图片，提取目标图像的特征建立目标图像模型，并将接收到的图像代入目标图像模型中进行判断；控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作。
[0043] 所述旋转驱动件包括布设在传动机构下方的固定板5、安装在固定板上的电磁铁6，20、与电磁铁相配合的可动支架7、与可动支架活动连接的可动搓板8；所述可动支架的一端与电磁铁相连接，另一端为自由端；所述可动搓板的一端铰接设置于固定板上，另一端与可动支架的自由端抵接；所述水果果杯包括固定框架、对称转动设置于固定框架上的可旋转滚轮9，所述可旋转滚轮与可动搓板配合连接使得水果发生转动。
[0044] 所述电磁铁为旋转电磁铁6或直线电磁铁20；所述旋转电磁铁上设置有旋转轴，所述可动支架的一端设置有固定通孔，所述旋转轴通过螺栓固定设置在固定通孔；所述直线磁铁的一端固定在固定板上，另一端与可动支架抵接，并通过直线电磁铁的伸缩运动带动可动支架作旋转运动。
[0045] 所述卸果驱动件包括带自动复位装置的直流电磁铁10、设置在直流电磁铁活动端部的滑动碰块11、与滑动碰块活动连接的翻转杠杆12、与翻转杠杆活动连接的翻转导轨块13，所述水果果杯设置于果杯传动导轨上，其一端与翻转杠杆的底部抵接，另一端铰接连接在果杯传动导轨上；所述翻转杠杆的中部铰接设置在果杯传动导轨下方的固定板上，与滑动碰块相配合的一端还设置有配重块21，另一端为自由端且与翻转导轨块的底部活动抵接；所述翻转导轨块的一端铰接在果杯传动导轨上，另一端活动抵接在水果果杯的果杯下方；直流电磁铁在通电时，滑动碰块顶住翻转杠杆的一端向一侧运动使得翻转杠杆发生旋转，翻转杠杆的另一端沿着翻转导轨块的底部向另一侧运动时的翻转导轨块因重力作用下顺时针旋转至最大转动位置时，水果果杯因重力作用下发生逆时针转动将水果卸下，水果落在水果收集装置上，直流电磁铁断电时，滑动碰块向着相反方向运动远离翻转杠杆，翻转杠杆在配重块的配合下回复至初始位置使得翻转导轨块运动至初始位置。
[0046] 在翻转杠杆的另一端两侧分别设置有左限位销14、右限位销15；所述左限位销设置在翻转导轨块处于初始未发生顺时针转动状态时的固定板上；所述右限位销设置在翻转导轨块顺时针转动至最大转动位置处的固定板上。
[0047] 所述水果收集装置为水果收集箱或水果收集篮。
[0048] 所述卸果驱动件包括可旋转挡臂16、直线电磁铁17；所述直线电磁铁的伸缩杆通过销钉18与可旋转挡臂的一端相连接；所述可旋转挡臂的该端还铰接在固定板上，另一端为自由端；所述可旋转挡臂设置在水果果杯的一侧的可旋转滚轮9下方；所述可旋转挡臂的自由端与所述可旋转滚轮的下方相配合，用于在直线电磁铁通电时，利用可旋转挡臂的自由端将水果果杯一侧的可旋转滚轮抬起进行卸果，并在直线电磁铁断电时，使得可旋转挡臂的自由端恢复至初始状态将水果果杯恢复至初始状态。
[0049] 所述水果包括苹果、梨、桃、猕猴桃、脐橙、柑橘、杏、李子中的任意一种或其组合。所述图像采集单元为照相机19，所述控制器为PLC控制器；所述图像处理器根据水果的果柄、果蒂的形状和颜色判定水果放置状态，或使用机器深度学习来识别水果放置状态。
[0050] 所述卸果驱动件包括翻转支板20、可旋转支架21、旋转电磁铁22、翻转长杆23；所述水果果杯的一端通过固定转轴24转动设置在果杯传动导轨上，另一端为自由端，并且与翻转长杆的一端活动连接；所述翻转长杆的另一端为自由端；所述翻转支板的一端为带有斜面的楔形端25；所述可旋转支架的一端与旋转电磁铁的输出端相连接，另一端与所述楔形端的底面活动连接；所述楔形端的斜面与翻转长杆的另一端配合连接；在旋转电磁铁通电时，旋转电磁铁带动可旋转支架顺时针转动，可旋转支架的另一端与楔形端的底面抵接，翻转长杆的另一端沿着楔形端的斜面向上运动，带动水果果杯由水平状态的初始位置绕着固定转轴转动进行卸果；在旋转电磁铁断电时，可旋转支架逆时针转动回复至初始位置，相应的，翻转长杆的另一端沿着楔形端的斜面向下运动，带动水果果杯回复至初始位置。
[0051] 本发明上述一种水果在线检测装置的使用方法包括如下步骤：
[0052] 1)将水果放置在水果果杯上随着传动机构向前运行；通过图像采集单元采集每个水果的放置图像，并发送至图像处理单元；
[0053] 2)图像对比处理单元将接收到的图像经过处理后与图像存储单元中预设的水果放置图像进行比较，并将比较的结果发送至控制器；深度学习处理单元采用机器视觉深度学习识别方法，通过将大量采集的图片，提取目标图像的特征建立目标图像模型，并将接收到的图像代入目标图像模型中进行判断；
[0054] 3)控制器根据比较的结果和/或判断的结果控制驱动机构控制单元作出开启和关闭驱动机构的指令当检测到水果放置状态异常时，则作出开启驱动机构控制单元的指令；驱动机构控制单元根据接收到的指令控制驱动机构对水果果杯上的水果进行旋转或者不旋转的动作、卸果或者不卸果的动作；
[0055] 4)光谱仪与灯泡光源相互配合对水果果杯上的水果进行检测，待所有水果检测完毕为止。
[0056] 上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于这里的实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
