共查询到20条相似文献,搜索用时 922 毫秒
1.
基于机器视觉的蒜头最大横切面直径分级方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对中国蒜头分选率和分选精度较低而影响其商品价值等现状,设计了一套基于机器视觉技术的大蒜蒜头分选系统,以蒜头最大横切面直径作为分级标准,利用VC6.0编程实现上述分级模型的算法。试验选择3 2 0个金乡蒜头样本对其进行测试,该装置对蒜头总体筛选精度达到9 0.9 3 7 5%。试验结果表明:利用机器视觉技术可以对大蒜蒜头进行分级。 相似文献
2.
4.
5.
针对我国现有的大蒜多行联合收获机的秧果(蒜秧和蒜头)归集输送作业分别采用两套装置完成,极易造成整机结构复杂和动力浪费的问题,依据我国收获期大蒜植株特性和多行大蒜同时收获要求,设计一种可实现多行大蒜联合收获作业过程中的秧果分别归集输送的一体式集送装置。阐述该装置的整体结构和工作原理,对装置整体尺寸、安装位置和关键部件杆式输送链的主要参数进行设计分析。以蒜秧收集率和蒜头收集率为试验指标,通过台架试验和田间试验对设计的秧果归集输送装置的作业性能进行测试。结果表明:蒜秧平均有效收集率分别为98.17%和97.01%、蒜头有效收集率为100%,满足大蒜多行联合收获作业要求。 相似文献
6.
7.
筱军 《农业机械化与电气化》1996,(4)
美国加州一家公司发明了一种家用蒜头粉碎机,可将整只蒜头很方便地加工成蒜泥,而免除剥蒜、捣蒜等烦恼。这种家用蒜头粉碎机由内藏式光叉,柱塞和法兰盘组成。使用时,只需将蒜头投入金属杯中,盖上盖子,然后按下电钮,法兰盘即会推动柱塞前进,将蒜 相似文献
8.
9.
我国脱水蒜片、蒜粉及大蒜饮料在国际市场上销售前景越来越广阔。国内上此项目的厂家方兴未艾.然而在蒜头深加工过程中“剥皮难”问题一直没有得到很好地解决。江都县食品机械厂在东南大学及农业部南京农机化研究所的指导下.集国内外同类产品的优点,研制出一种新型的蒜头脱皮机,投入市场后颇受用户青睐.该机采用漩涡旋动原理,工作时利用蒜头与桶壁、蒜头与摩擦块、蒜头与蒜头相互搓揉,达到脱皮目的。脱净率高达95%以上,每小时可处理蒜头350千克。经用户使用和有关部门检测.一致认为该机具有造型美观、设计合理、结构紧凑、占地面… 相似文献
10.
12.
湖北黄冈县唐渡村一组的农户,多年来一直用沼肥种大蒜,使大蒜茎秆粗壮、叶片青绿、蒜苔肥嫩、蒜头硕大,平均亩产蒜苔900公斤左右、蒜头600公斤左右。而一般亩产蒜苔700公斤左右、蒜头500公斤左右。增产效果十分明显。每户每年用沼肥种大蒜收入几百元,已成为一种传统种植方式。他们的经验是: 相似文献
13.
14.
江苏省江都市食品机械厂在东南大学和农业部南京农机化研究所有关专家的指导下,推出一种高新技术产品——蒜头脱皮机。该机脱净率高达98%以上,且不伤蒜肉,每小时可处理蒜头350公斤。它的问世,弥补了蒜头去皮靠人工用手剥脚踩对人的皮肤和眼睛刺激性大、不易实现机械化和连续生产之缺点。该机造型美观、结构合理、性能良好、省工安 相似文献
15.
16.
玉米种子的品质关系到后期玉米种植收获的好坏,也是玉米收获后的重要加工环节,一般在收获的玉米中挑选出品质优良的作为种子。利用计算机视觉对玉米种子品质进行挑选,具有效率高、准确度高的优势,可代替传统的人工作业,节省了大量劳动力。计算机视觉技术是通过对玉米种子采集的图像进行格式转换、图像变换、图像直方图信息统计、图像增强、图像分割及形态学处理等一系列图像预处理技术,并提取有效图像进行分析验算。计算机视觉技术对玉米种子品质的研究主要表现在玉米种子的品种、纯度、活力、裂纹等方面的检测,本文对玉米种子的检测智能化进行了阐述,为后期研究提供参考。 相似文献
17.
传统的森林防火监测与预警系统缺少对火灾图像的滤波去噪过程,影响最终的监测效果。为此,基于无人机航拍技术设计了一种新的森林防火监测与预警技术。通过无人机航拍的方式采集森林图像,对图像实施滤波降噪处理,从形态学的角度提取图像中火灾、烟雾等目标的圆形度特征,通过特征识别结果设计森林火灾识别预警流程。对比试验结果表明,所设计的监测与预警技术的监测效果更佳,用于森林火灾的实时监测和预警具有较好的效果。 相似文献
18.
【目的】机器视觉技术具有无损、快速、准确、智能化程度高等优点,被广泛应用于水果检测中,替代人工对水果的检测分级,因此研究小组基于机器视觉技术,来探究蜜柑横径的测量方法和过程。【方法】研究小组在试验研究过程中,通过图像采集系统获取蜜柑样本图像,并对其进行灰度化、中值滤波等预处理,采用阈值分割的方法将蜜柑图像和背景图像进行分割。对蜜柑图像区域进行填充和形态学处理等,提取蜜柑的边缘轮廓图像;运用Canny算子的边缘检测技术,最终提取出蜜柑的轮廓;依据轮廓图像,采用拟合圆法,将拟合出的圆的直径作为蜜柑横径数据,并和人工实测的蜜柑横径数据进行比对和分析。【结果】从测试样本中随机取出9个蜜柑样本进行试验,通过相对误差数据表明,机器视觉技术能够比较合理、准确地计算出蜜柑的横径。【结论】将机器视觉技术应用到蜜柑横径的测量中,通过采用相关的图像处理方法和数据运算,探讨出了蜜柑横径的测量过程和方法,为蜜柑乃至柑橘类水果的智能化分级提供了方法理论和数据基础。 相似文献
19.
20.
底盘故障易造成车辆行驶安全性差和平衡性差,为此笔者提出了基于稳定性约束下的汽车底盘维修技术.使用传感器、光学摄像机、图像采集装置等辅助性装置,根据检测中的实际需求,初步采集与获取图像,辅助使用定位技术扫描异物位置,将扫描的结果通过无线网络传输,实现基于检测技术的汽车底盘异物图像获取;采用对其构建ADAMA/Can模型的... 相似文献