结合LLE流形学习和支持向量机的猪肉颜色分级

猪肉颜色分级是肉品品质无损检测的重要内容。该文通过对猪肉彩色数字图像颜色规律的分析,结合猪肉红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色分量及其亮度和饱和度值,构建了一个新的颜色维度。将采集的1070份猪肉图像样本进行专家分级和标记后,给出了猪肉颜色的特征表示,并利用支持向量机(SVM)进行了颜色分级。试验结果表明,随着训练集样本数的增加,分级准确率有所提高。当将所有样本作为训练集时,分级准确率高达96.5%。针对SVM分级后泛化能力不强的问题,采用流形学习LLE维数变换,使其泛化能力由37%提高近1倍。结果表明LLE可有效改善SVM的分级准确率。该方法可为猪肉品质无损检测的研究与应用提供参考。     

鸡蛋电子称量分级包装生产线自动控制系统设计与试验

鸡蛋质量分级是鸡蛋生产加工和销售前处理的重要工序之一,为了提高鸡蛋分级的生产效率和准确率,该文研究了一种用于鸡蛋电子称量、分级包装的同步跟踪自动控制系统,由称量部分、分级部分、装盘部分和自动送盘部分组成。利用一种32位嵌入式RISC处理器ARM同时采集多个通道传感器的鸡蛋质量信号并进行处理,将处理后的信息通过并行口送到可编程逻辑控制器PLC的寄存器,PLC对鸡蛋质量进行等级判断。利用限位开关脉冲作为数据传递的触发信号,然后利用编码器产生的高速脉冲实现对鸡蛋运动的位置精确定位,并控制相应的执行元件,配合机械装置的运动,解决了鸡蛋6排称量转单排线后的位置同步跟踪、对应电磁铁的准时动作和复位及分级之后鸡蛋自动装盘的难点,完成质量采集、分级卸料、装盘、送盘等动作,实现对不同质量等级范围鸡蛋的精确分级包装。试验结果表明,该控制系统测量误差在±1 g以内的鸡蛋占85.6%,分级准确率达到98%,生产效率为30 000枚/h,该研究结果有助于提高鸡蛋分级的生产效率,可为鸡蛋分级技术国产化提供参考。     

大型连栋温室设计风雪荷载分级标准初探

我国温室行业发展迅速,但缺乏必要的规范约束。该文针对我国大型连栋温室的结构强度设计,以建筑设计规范风雪荷载分布图为基础,提出了温室荷载设计的分级。为温室主体结构标准化设计和温室构件规模化生产提供了依据。在荷载分级的基础上,还提出了对温室规格标准化标号的方法和建议     

基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法

马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。     

掌上式生鲜猪肉新鲜度无损智能检测分级装置

为实现储运过程中生鲜猪肉新鲜度实时检测，该研究基于可见/近红外光谱技术开发了掌上式生鲜猪肉新鲜度无损智能检测装置。检测装置以可见\近红外光谱采集单元为核心，搭建了硬件系统，开发了生鲜猪肉新鲜度多指标同时检测和新鲜度分级软件系统。通过研发的检测装置采集了不同部位猪肉的650～1 100 nm波长范围的漫反射光谱，经过标准正态变量变换（standard normal variable transformation，SNV）预处理后，对比连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）和竞争性自适应加权抽样算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）算法优选了猪肉新鲜度特征光谱，分别建立了不同部位猪肉新鲜度指标通用预测模型，并根据挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen，TVB-N）含量和pH值预测值，将猪肉分为新鲜、次新鲜和变质3个等级。试验结果表明，通过 SNV预处理和CARS算法筛选特征波长后建立的PLS预测模型（下文简称“SNV-CARS-PLS”）具有更好的性能， TVB-N含量、pH值、亮度L*、红度a*和黄度b*通用预测模型的预测集相关系数分别为0.942、0.945、0.940、0.933和0.833，预测均方根误差分别为1.131 mg/100 g、0.136、1.706、1.217和0.717。将通用检测模型导入检测装置进行了试验验证，对不同部位猪肉样本试验结果表明，TVB-N含量、pH值、亮度L*、红度a*和黄度b*的预测结果与理化值的均方根误差分别为1.109 mg/100 g、0.134、1.140、1.094和0.636；新鲜度的分级正确率为92.86%；单个样品检测时间约为1 s。该检测装置可满足不同部位猪肉新鲜度多指标现场快速检测和分级的需求，为及时掌握储运过程中生鲜猪肉新鲜度情况、辅助决策储运和销售方案、保障生鲜猪肉品质安全具有重要作用。     

猪肉生产加工信息追溯系统的分析和设计

针对中国畜牧业产品质量安全的需求,研究猪肉生产加工信息可追溯系统的体系结构。以国际通用物流信息标识和条码表示系统作为基础,对猪肉生产加工信息的可追溯性进行了需求分析和体系结构分析。建立了符合中国国情的猪肉生产全程追溯体系,分析了猪肉生产供应链中物流单元的个体标识和追溯信息组成,设计了物流单元在供应链各个环节上的标识载体样式;提出并分析了适用于该体系的软硬件系统结构以及生产质量控制预警机制,涵盖猪肉生产供应链的全过程;并给出了一个追溯应用范例。该体系能够将猪肉生产的信息流和实物流系统地联系起来,供应链各成员及消费者能够获取完整的猪肉生产加工信息。该体系是确保畜牧业安全生产和质量控制的有效手段。     

设施菜地土壤次生盐渍化分类与分级标准

近三十年来,我国设施蔬菜栽培发展迅速,已成为我国农业中最有活力的新兴产业之一。但在长期的设施蔬菜生产过程中,普遍存在着不合理施肥、养分比例失调、肥效下降和资源浪费严重等问题,致使土壤养分富集,盐分积累现象日趋严重。本文对我国设施菜地土壤次生盐渍化的现状、发生原因及其对作物的危害进行综述和分析,在此基础上制定设施菜地土壤次生盐渍化分类与分级的标准的建议及初步构架,旨在为防治设施菜地土壤次生盐渍化,实现设施菜地土壤的质量调控与可持续利用提供理论指导和科学依据。     

设施菜地土壤次生盐渍化的成因、危害及其分类与分级标准的研究进展

近30年来,我国设施蔬菜栽培发展迅速,已成为我国农业中最有活力的新兴产业之一。但在长期的设施蔬菜生产过程中,普遍存在着不合理施肥、养分比例失调、肥效下降、资源浪费严重等问题,致使土壤养分富集,盐分积累现象日趋严重。本文对我国设施菜地土壤次生盐渍化的现状、发生原因及其对作物的危害进行综述和分析,在此基础上制定设施菜地土壤次生盐渍化分类与分级的标准的建议及初步构架,旨在为防治设施菜地土壤次生盐渍化,实现设施菜地土壤的质量调控与可持续利用提供理论指导和科学依据。     

基于机器视觉的双孢蘑菇在线自动分级系统设计与试验

针对双孢蘑菇工厂化生产中人工分级劳动量大、生产效率低、标准不统一等问题,该文研究设计了一套基于机器视觉的双孢蘑菇精选分级系统,提出基于分水岭、Canny算子、闭运算等处理的双孢蘑菇图像大小分级算法,设计了基于传送速度、距离、触发时间与算法处理时间的精确控制策略,开发了基于Open CV 2.4.10和visual studio 2010的系统分析与控制软件,在最大限度减少破损情况下,实现双孢蘑菇实时在线精选分级。基于研发的双孢蘑菇自动精选分级系统样机,对新鲜双孢蘑菇进行了分级性能及分级效果的测试。试验结果表明,在输送速度12.7 m/min、相机行频1 900 Hz下,自动分级系统的平均分级速度是102.41个/min、平均准确率97.42%、破损率0.05%、漏检率0.96%,相对于人工分级效率提高38.86%,准确率提高6.84%,破损率降低0.13%,可以连续稳定工作。对于长时间分级,由于人容易疲劳,自动分级的优势更加明显。     

肉猪工厂化生产质量安全监控系统的设计

该文应用数据库技术和网络技术等现代计算机综合技术设计了“肉猪工厂化生产质量安全监控系统”。系统利用国内外有关猪肉安全生产法规和标准,重点对肉猪生长过程中饲料、兽药的使用以及肉猪生长的环境条件进行安全监控和管理。该系统提供对肉猪生长过程中质量安全相关信息的输入、存储、查询检索、信息分析,对违反相关标准和法规的情况提供警级预报,目的在于从猪肉产品的源头抓起,提高猪肉的安全质量,增加消费者对猪肉安全品质的信心。     

浅析猪病的传染机制及防疫措施

猪肉在我国肉类食品中占有很大的比例,因此在我国食品市场中猪肉及猪肉制品的需求量巨大,需求刺激生产,我国猪类养殖企业的数量便逐渐增多。而疫病是我国目前生猪养殖中面临的最大问题,一旦发病会给养殖企业带来巨大的损失,所以做好猪病防疫工作显得尤为重要。基于此,针对做好猪病防疫需要做到切断传染源及切断传播途径,这两个方面展开对生猪疾病防疫的分析讨论。     

用于大比例尺土壤调查的侵蚀分级指标研究——以辽宁西部低山丘陵区为例

目前,我国对适用于各地区大比例尺土壤侵蚀分级指标的研究较少,现行的土壤侵蚀强度分级标准,在野外实际应用中困难,对指导土地合理利用意义不大。根据多年来在辽宁省西部低山丘陵区的实地调查研究,抓住成土母质这一主导因素,根据不同成土母质土地的土壤质量分异规律、土壤侵蚀特点以及土壤遭受侵蚀后对土壤生产力水平、土地利用管理的影响不同等实际情况,选取不同的分级方法和分级标准,确立了适合辽宁西部低山丘陵区大比例尺土壤资源调查的土壤侵蚀程度分级指标体系。该分级指标体系具有针对性强、分级指标界限明确、可操作性强、对土地利用管理指导意义大等优点。     

基于机器视觉的红掌检测分级方法

中国盆花销售量随着消费水平的提高而迅速攀升,四大盆花之一的红掌在规模化生产中存在分级标准掌控不统一、分级结果不稳定以及效率低下等问题,制约了红掌产品的规模化生产,影响了红掌的出品质量。该研究提出基于机器视觉技术的红掌分级检测方法,对90株红掌的水平和竖直方向图像采集,经过二值化等处理,从侧视轮廓、俯视轮廓及佛焰苞轮廓特征三方面获取红掌植株的高度、冠幅、佛焰苞片数、苞片横径4项指标的信息, 针对每一项指标提出检测方法。试验结果表明,该方法对植株高度测量误差小于5.4 mm;针对植株冠幅提出了当量直径测量方法,佛焰苞片数测量正确率可达98.9%,苞片横径相对误差最大为6.52%。针对试验所选90盆红掌分级成功率达到97.8%。研究表明,利用机器视觉技术能够很好地实现对红掌盆花的在线检测分级。     

猪肉工厂化生产的全程监控与可溯源系统研制

为了实现猪肉生产和消费的网络化管理,使猪肉质量安全可追溯系统网络化、普及化,分析了国内工厂化猪肉生产过程的现状和存在的问题,综合应用RFID射频电子标识、二维条形码标签技术,将网络技术和数据库技术相结合构建了一种适合中国国情的肉用猪和猪肉安全质量监控的可追溯系统,该系统可对猪肉工厂化安全生产进行全程信息的跟踪,特别是提供了从生猪养殖到猪肉流通的可溯源软硬件平台;为了控制养殖环境和提高养殖效益,提出了基于现场总线的生猪生长环境的小气候监控系统和模糊神经网络控制算法.试验结果表明,该系统操作方便,人机界面友好,性能价格比高.系统的实施提高了猪肉生产的质量和效益.     

修正Z系统在坝区岩体质量分级中的应用

在综合分析国内外几种常用的坝区岩体质量分级体系的基础上,以大量现场地质勘察、弹性波检测和室内外岩石力学试验为依据,提出修正Z系统,并对相关参数的取值作了初步分析。结合金沙江某水电站坝区岩体质量分级实例,以地质因素为主导因素,为该分级方法参数之间的换算提供了物质基础。研究结果表明:修正Z系统对水电站坝区复杂工程岩体质量分级比较适合,具有较为广宽的研究空间和应用前景。     

猪肉质量安全可追溯系统屠宰环节的设计与实现

本文介绍猪肉质量安全可追溯系统建立过程中,关于屠宰环节的数据采集和信息系统建立的解决方案,包括采集数据项目的设计,胴体的标识和识读技术,标识和质量安全数据的现场采集,数据通过官方兽医的提交,最终服务于猪肉生产全过程的溯源系统的建立。     

基于ArcGIS的耕地整治潜力测算与分级研究——以湖北省房县为例

土地整治工作是一项综合性的系统工程,潜力测算与分级是土地整治工作的前提和基础。以ArcGIS软件为平台,采用基于新增耕地系数的数量潜力测算方法,通过调查待整治耕地面积,确定新增耕地系数,测算出房县的耕地整治数量潜力为1 210.18 hm²;质量潜力测算采用基于农用地分等定级成果和产能核算理论的方法,通过计算耕地现实单产和最高单产,分别计算出待整治耕地提升产能和新增耕地产能,得出房县耕地整治的质量潜力为9 485.38万kg;最后以质量潜力测算后的耕地总产能作为潜力分级标准,将整治潜力划分为三个级别,并绘制了以乡（镇）为单元的潜力分级图。根据潜力级别划分结果,结合各乡镇的地形地貌、经济发展水平、农民整治意愿等条件,将一级潜力区、二级潜力区和三级潜力区按照整治时序分别确定为房县耕地近期重点整治区、中期适宜整治区、远期一般整治区。     

基于拟脑智能系统的烤烟烟叶分级研究

对烟叶进行检测与分级是控制烟叶质量的重要手段之一.研究烟叶质量的合理表征参数及其自动提取方法,以及烟叶辅助分级系统,是迫切需要解决的问题.应用人工智能方法和计算机技术进行烤烟烟叶自动分级,提出一种借鉴生物脑信息处理结构的烤烟烟叶智能分级系统.该系统由思维模型、感觉模型和行为模型3个子系统构成,分别模拟分级专家的思维智能、感知智能和行为智能,具有学习与记忆、判断与模糊推理、分级决策等多种思维功能,以及图像自动采集、上下位机通信等协调与控制功能.应用该系统进行烟叶分级试验的结果与分级专家分级结果的平均一致率可达到85%,与人工分级水平相当.     

水土流失概念及水土流失强度分级标准

:“水”和“土”是水土流失的两个流失主体 ,水土流失归根结底是土地表层的侵蚀和水的流失。水土流失强度分级标准应同时包括两个流失主体强度指标。我国目前用土壤侵蚀强度分级标准做为水土流失强度分级标准不仅混淆了水土流失和土壤侵蚀两个不同的概念 ,而且也是片面的、不准确的和不严肃的 ,有必要进行修改和完善。笔者认为 :水土流失强度分级标准应该体现同时含有两个流失主体的强度分级标准 ,缺一不可     

基于机器视觉的白掌组培苗在线分级方法

白掌在观叶类花卉中占有很大比例,其育苗多采用组织栽培法,且组培苗生产具有规模化。为提高成苗出苗品质,需要在组培苗炼苗前对其分级,而目前常用分级法不能有效解决自然状态下水平放置的白掌组培苗存在的叶片扭曲和重叠问题,因此该文提出一种基于机器视觉实现白掌组培苗在线分级的方法,通过对自然状态下水平放置的白掌组培苗的叶片面积、苗高、地径以及投影面积的分析,得到其投影面积与叶片面积呈线性关系,相关度为0.9344;投影面积与地径呈多项式函数关系,相关性为0.9067,故确定组培苗投影面积和苗高为实际生产中的分级指标。该文采用基于颜色模板匹配算法测量组培苗投影面积,得到的叶片面积和地径与实际叶片面积和地径的变异系数相对误差分别为0.35%和7.95%;利用最小外接矩形法(MBR,minimum bounding rectangle)测量苗高,得到的苗高和实际苗高变异系数相对误差为1.44%。通过整机分级试验发现在输送间距为0.25 m,输送速度为0.5 m/s,分级级别为3级的条件下,该分级装置的分级成功率可达96%,对应生产率为7 200株/h。