1.一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，包括图像信息采集模块、分拣控制模块和上位机监控模块，图像信息采集模块包括分拣摄像头(4)、显示屏(6)和微处理器(5)；分拣控制模块包括传送带(1)、电机(2)、称重装置和分拣装置，分拣装置为滑靴(3)；上位机监控模块包括上位机摄像头(7)与上位机(8)；

所述传送带(1)，传送需要分拣的冬虫夏草，设置有多个入口和分拣道口；

所述电机(2)，设置于传送带(1)两端，用于控制传送带(1)的运行；

所述滑靴(3)，设置于每个分拣道口处，用于对相应分拣道口的冬虫夏草进行分拣，并由称重装置获取冬虫夏草质量，以对冬虫夏草进行识别及等级分级；

所述分拣摄像头(4)，设置于分拣道口上方，用于获取冬虫夏草图像；

所述微处理器(5)，选用STM32微处理器进行冬虫夏草分拣，通过基于SURF算法的卷积神经网络识别冬虫夏草物种，运用Canny算法和Hu矩进行冬虫夏草等级分拣处理冬虫夏草图像，并控制滑靴(3)进行分拣；

所述显示屏(6)，设置于分拣道口处，用于显示获取到的冬虫夏草信息；

所述上位机摄像头(7)，设置于整个系统的上方，用于监控分拣情况，并实时反馈给上位机(8)；

所述上位机(8)，连接上位机摄像头(7)，用于实时显示当前分拣情况，以控制电机(2)速度。

2.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述的显示屏(6)为LCD显示屏。

3.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述的微处理器(5)为嵌入式微处理器，所述的电机(2)为步进电机。

4.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述的摄像头(4)选用OV7670摄像头。

5.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述的冬虫夏草分拣包括基于SURF算法的卷积神经网络模型的冬虫夏草识别和基于Canny边缘检测和Hu矩的冬虫夏草等级分拣，将工业摄像头拍摄多角度冬虫夏草图像，经图像预处理，归一化后，通过SURF算法获取冬虫夏草特征点区域图作为卷积神经网络的输入样本，运用人工蜂群ABC算法替代传统的梯度下降法，搭建卷积神经网络模型，通过对同一冬虫夏草多角度比对，运用投票机制，判断物种性状，提高识别准确度，将识别是冬虫夏草的品种经Canny边缘检测和Hu矩算法，确认得到冬虫夏草大小及虫体所占比例，并结合冬虫夏草质量，判断冬虫夏草等级。

6.根据权利要求5所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述的卷积神经网络模型设计由输入层、3个卷积层、3个池化层和全连接层四部分组成，输入层图像大小均为64*64像素，卷积层为C1、C3和C5，其中C1和C3选用大小为5*5的卷积核，C5卷积核的大小是4*4，以确保最后池化层输出为1*1的特征图，模型中S2、S4、S6为池化层，选用2*2的最大池化窗口，取出4个中最大的数据信息作为特征图输出，将C1的60*60特征图通过S2、S4、S6降为得到1*1的结果，全连接层类似于BP神经网络架构，由输入层、隐层和输出层三部分组成，其中输入层为S6池化后特征图得到的列向量，隐层为一层非线性映射，输出层为整个神经网络的输出结果，输出值为1、2，其中1代表冬虫夏草种类，2代表非冬虫夏草种类。

7.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述SURF算法是一种图像检索算法，通过提取12点最强特征点区域作为卷积神经网络的输入，以便于获取更加准确的冬虫夏草特征图。

8.根据权利要求1所述的一种冬虫夏草智能化分拣系统，其特征在于，所述的上位机摄像头(7)记录分拣状况，通过图像处理技术，判断当前传送带上的冬虫夏草数量，根据冬虫夏草数量，时间约束条件，通过粒子群算法，控制优化电机(2)速度。

9.一种冬虫夏草智能化分拣系统的使用方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：将冬虫夏草放入传送带(1)入口处，冬虫夏草到达分拣道口；

步骤二：分拣道口上方装有摄像头(4)，摄像头(4)获取当前冬虫夏草的图像，通过串口送入微处理器(5)进行图像处理、基于SURF算法的卷积神经网络算法处理，以得到冬虫夏草种类的物种，并运用Canny算法和Hu矩进行冬虫夏草等级分拣处理冬虫夏草图像，显示在LCD显示屏上，控制滑靴(3)分拣，并且通过无线传输技术发送给上位机(8)的数据库；

步骤三：上位机摄像头(7)记录分拣状况，通过图像处理技术，判断当前传送带(1)上的冬虫夏草数量，根据冬虫夏草数量，时间约束条件，通过粒子群算法，控制优化电机(2)速度。