饲料原料种类在线识别系统设计与试验

入仓原料种类识别是饲料生产过程中的关键环节之一。目前,入仓原料主要通过人工取样的方式,依靠工人感官经验识别原料种类,以确保原料正确入仓。为了实现饲料原料种类在线自动取样和识别,提高饲料加工的自动化水平,该研究设计了一种多通道饲料原料自动取样装置,应用机器视觉技术,搭建了原料种类在线识别系统。该系统主要由取样单元、样品输送单元、图像采集单元等组成;采用Arduino Uno为系统控制核心,设计了控制流程和控制线路;在Arduino IDE开发环境下编写了控制程序;运用卷积神经网络的方法构建了饲料原料种类识别模型CAM-ResNet18;基于PyQt5环境开发了饲料原料种类在线识别系统软件,包括上位机人机交互软件系统和下位机自控控制系统。上位机系统软件通过串口与下位机控制器通讯,实现对饲料原料种类在线取样识别装置的自动控制。通过模型嵌入和系统集成,对系统的基本功能、识别准确率和识别时间进行测试。饲料原料种类在线识别系统运行正常可靠,实现了饲料原料入仓过程中的自动取样、图像采集、种类识别、结果反馈、一键报警的全环节智能操作。系统性能测试中,饲料原料种类识别准确率为98%,取样识别周期为10.13 s。研究结果表明开发的饲料原料种类在线识别系统可以实现入仓饲料原料在线取样和种类识别功能,为饲料加工中饲料原料种类的自动识别提供了新的方法和技术支撑。     

基于图像频谱特征的稻飞虱识别方法

为准确、快速的识别稻飞虱种类,采用自行设计的野外环境昆虫图像采集装置获取稻飞虱背部图像,通过对背景与目标像素的统计,选取140为阈值,对稻飞虱图像的蓝色通道进行二值化,将背景与目标分割开,采用形态学滤波以及开运算,与灰度图像进行与操作,获取单个稻飞虱虫体背部区域的灰度图像。然后对灰度图像进行二维傅里叶变换,获得虫体背部图像的二维傅里叶频谱。最后以ll(l=1,2,…,6)的二维频谱窗口数据作为稻飞虱特征参数,建立Fisher判别函数。训练集和验证集的试验结果表明,选用33二维傅里叶频谱窗口数据建立的判别模型,稻飞虱正确识别率可达到90%以上。该方法可以实现田间稻飞虱的自动识别。     

基于人工神经网络的玉米籽粒形态识别方法的研究

该文应用计算机视觉技术选择并获得了11个玉米粒形态参数,采用BP冲量算法,建立了一个三层前馈神经元网络,实现了一幅多颗粒任意放置玉米粒的完整与破损的在线自动识别,对175粒完整及175粒破损玉米粒的识别试验显示,正确率为93％。     

基于热红外图像的奶牛乳区温度分布与乳房炎识别方法

乳房炎是影响奶牛健康与牛奶品质的主要疾病之一,是健康养殖的监控重点,该研究提出了一种基于热红外图像的奶牛乳区温度分布测量与乳房炎识别方法.通过现场采集的健康与患病共189头荷斯坦奶牛挤奶前后的后乳区热红外图像样本,提出了左右后乳区自动识别方法,确定了后乳区的特征区域及识别乳房炎的数据最佳采集时间为挤奶前.通过线剖法获取...     

基于高光谱成像技术的青香蕉碰撞损伤检测

针对青香蕉早期轻微碰撞损伤无法用肉眼和RGB图像识别的问题，该研究利用光谱数据与图像信息，实现青香蕉早期轻微碰伤的检测和碰伤程度区分。通过高光谱成像仪获取碰撞损伤试验样品的光谱数据和图像信息，对原始光谱数据进行预处理和异常样本的剔除。通过特征波长提取，获取特征波长下的低维图像中创面区域像素点的分布数据，同时结合全像素点下的光谱反射率数据，将其作为BP神经网络模型的训练集和测试集，建立青香蕉碰撞损伤程度界定的无损检测模型。试验结果表明，利用高光谱技术可以识别肉眼不可见的轻微碰撞损伤，形成的BP神经网络检测模型的总体识别准确率为95.06%，并且可输出碰伤等级的可视化图像。研究为开发青香蕉碰伤快速无损检测系统提供理论依据。     

基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法

针对虾行为量化过程中运动虾苗较难检测与识别的问题,该文以南美白对虾虾苗为例,提出了一种基于改进主成分分析(principal component analysis,PCA)+AdaBoost算法的运动虾苗自动识别方法。在室内自然光条件下,利用工业相机采集承装容器中虾苗的灰度图像。提取图像中大小为100×100像素的不同运动状态的虾苗图像,首先使用改进PCA算法进行主成分分析,并进行特征提取。根据特征参数的分布情况,对其进行归一化处理,利用归一化的特征构建多个弱分类器,利用Adaboost方法将弱分类器构建成强分类器。最后,利用强分类器对运动虾苗进行识别。试验结果表明,在150幅不同运动状态虾苗测试样本中,基于改进PCA+Adaboost方法的识别正确率98%,平均每个样本识别时间为0.027 898 s,满足行为量化中的自动识别要求。     

基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法

针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明：在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.234 5 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明：改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。     

芒果双面成熟度在线检测分级系统

芒果属于后熟水果,芒果成熟度分级可为芒果后熟、加工、包装、运输等工作提供便利条件。针对芒果形状不规则,难以对整个外观进行检测的问题,该文提出了一种基于迁移学习的芒果双面成熟度在线检测分级系统。通过上、下层输送带将芒果运输到图像采集区域,分别获取正、反面图像;2层输送带之间利用柔性翻面机构实现芒果无损翻面,通过压缩试验及ANSYS软件建模分析芒果承受挤压力范围。合并正、反2张图像并进行预处理,将数据以8:1.5:1.5的比例拆分为训练集、验证集、测试集,并用迁移学习方法在卷积神经网络模型进行芒果成熟度分级。使用卷积神经网络模型对芒果成熟度分级平均准确率达到96.72%,系统测定单个样品的平均耗时为0.16s,研究结果为芒果成熟度在线分级提供参考。     

基于声振信号的香梨内部早期褐变判别

香梨内部发生的褐变病害对香梨品质有严重影响,迫切需要对香梨内部早期褐变实现快速准确判别以减少贮藏期损失并提高商品率。该研究基于压电梁式传感器搭建声振无损检测装置系统,从香梨声振响应信号中提取了11个时域特征参数和7个频域特征参数,分别组成时域特征向量、频域特征向量和组合域特征向量(时域和频域参数组合),然后利用补偿距离评估技术评估各特征参数对香梨内部褐变的敏感性,输入敏感性较大的特征参数训练香梨内部褐变K-近邻域(K-nearest neighbor, KNN)判别模型。通过对模型判别结果的混淆矩阵分析,采用3个时域参数(波形因子、峭度、方根幅值)和1个频域参数(频率方差)构建香梨内部早期褐变KNN模型(近邻数K=5)用于判别早期褐变香梨,准确率和F1值分别为91.84%和92.59%;对已识别的褐变香梨,采用2个时域参数(波形因子、裕度因子)和1个频域参数(均方频率)构建香梨内部轻度褐变KNN模型(K=7)进一步判别其中的轻度褐变香梨,准确率和F1值分别为81.82%和83.33%。研究结果可为今后声振法香梨内部褐变实时在线检测和自动化分级技术研发提供参考。     

基于DRGB的运动中肉牛形体部位识别

如何解决运动中肉牛关键部位自动识别,是实现肉牛异常行为早期发现的关键。该文通过Kinect采集肉牛图像的2种模态(Depth和RGB):基于RGB模态提出随机最近邻像素比较法,实现肉牛动作样本的自动抓取;基于Depth模态提出深度均值法,实现彩色图像背景过滤并保留肉牛形体信息,生成DRGB图像样本;基于Fast R-CNN设计识别器,参考Alex Net设计了8种分类网络并比较网络分类精度,选择最优网络作为识别器的基础网络;输入DRGB样本对网络的识别部分二次训练,最终得到符合精度要求的识别器。试验证明,RNNPC的有效数据率为94%;Selective Search算法在DRGB上产生的候选区域数量减少90%;识别网络的平均分类精度可以达到75.88%,处理图像速率为4.32帧/s,效果优于原Fast RCNN,基本可以实现运动中肉牛形体部位识别。     

筛片参数优化对饲料粉碎机筛分效率的影响

传统锤片式粉碎机普遍存在着筛分效率低于粉碎效率的问题,为了寻求提高粉碎机的筛分效率的途径,该文通过试验台试验与颗粒动力学仿真相结合的方法,通过研究粉碎机筛片的结构参数和分离装置内的气流速度对筛分效率之间的影响规律,揭示物料的透筛机理。通过试验台试验发现:随着气流速度的增大,筛分效率呈先高后低的趋势;筛孔形状和筛片安装角度对筛分效率的影响较大;筛孔的排列方式对筛分效率的影响较小。利用颗粒动力学仿真软件EDEM-FLUENT对颗粒筛分过程进行模拟仿真,模拟结果与试验结果基本吻合,二者的相对误差不超过4%,结果显示:气流速度为6~15 m/s时,物料透筛效率呈先逐渐增大后又逐渐降低的趋势;筛片安装角度在20~70°范围内,最佳筛片安装角度为35~45°;在筛片开孔率相同的情况下,长方孔的筛分效率最高,圆孔的筛分效率最低。研究认为:在多种组合中,气流速度为12.37 m/s,筛片安装角度为40°的长方形的T型筛孔的筛分效率最高。     

白酒糟振打分离工艺探讨

白酒糟粗纤维过高,使其在配合饲料中的使用量受到很大限制。该文提出了一种降低白酒糟粗纤维含量的新工艺。用拆去筛底的锤片式粉碎机振打干燥后的白酒糟,再用振动筛筛分。探讨了振打分离工艺的作用机理,并与揉搓分离工艺机理进行了对比分析;介绍了振打分离工艺的有关试验和测试结果。     

饲料粉碎机筛片工作特性的探讨

对饲料粉碎机筛片工作过程进行了理论分析和试验研究，分析了与筛片的工作特性和筛片筛分效率密切相关的多种因素，提出了粉碎机筛片上各个筛孔的筛分效率与其所处位置密切相关和筛片除筛分物料之外，还有明显破碎物料的功能等观点，并对筛片碎粒机理进行了分析。     

锤式粉碎机最佳负荷的研究

锤式粉碎机工作时,通常都是选定粉碎机驱动电机的额定负荷为粉碎机的最佳负荷。本文做了不同筛孔直径,粉碎机负荷程度与其生产率和吨电耗关系的负荷试验,得出粉碎机的最大生产率和最低吨电耗都不同程度地偏离其电动机的额定负荷,而且随着筛孔直径的减小,这种偏离程度就越大,因此粉碎机的最佳负荷应根据粉碎机的负荷试验来确定。本文做了粉碎机负荷试验,求出了粉碎机生产率及吨电耗的回归方程,提出了以吨成本最低求解粉碎机最佳负荷的方法,为粉碎机经济运行和自动控制提供了依据。     

玉米螺旋式清选装置的设计与试验

针对传统振动筛存在噪音大、筛分效率不高等问题,该文基于螺旋输送原理设计出一种玉米螺旋式清选装置,装置主要由输送搅龙、料槽、半圆筛片、减速电机、变频器等组成。输送搅龙外径为100 mm,螺距为100 mm,工作长度为2 000 mm,螺旋轴轴径为20 mm,6 mm孔径的筛片开孔率约为40%,16 mm孔径的筛片开孔率约为35%。以筛分效率和破碎率增加值为试验指标,对含水率为14.5%的玉米分别进行大杂清选试验和小杂清选试验。大杂清选试验结果显示,筛分主要在筛片前部分完成,且破碎率随着输送搅龙转速的增加而增加。小杂单因素试验表明,随着输送搅龙转速的增大,筛分效率逐渐增加,破碎率增加值逐渐增大;随着初始填充系数的增加,筛分效率缓慢降低,破碎率增加值逐渐增大;随着输送角度的增大,筛分效率先增加后减小,破碎率增加值逐渐增加。小杂正交试验结果表明,3种试验因素的最优组合为初始填充系数20%,输送角度0°,输送搅龙转速500 r/min;显著性检验结果显示,输送搅龙转速对筛分效率和破碎率增加值的影响均显著（P<0.05）;输送角度对筛分效率和破碎率增加值的影响均不显著（P>0.05）;而初始填充系数对筛分效率的影响显著（P<0.05）,但对破碎率增加值的影响却不显著（P>0.05）。该装置工作过程中噪音较小,运行可靠,筛分效率达到98.5%,试验结果可为后期研发螺旋式清选设备提供参考。     

基于多特征提取和Stacking集成学习的金线莲品系分类

针对传统中药鉴定、分子鉴定、生物技术鉴定及光谱检测技术的主观性强、耗时、操作复杂等不足,以及金线莲整个叶片形态区分度小、单一分类器鉴别精度不高的问题,该研究提出了基于机器视觉的叶片子区间多特征提取方法和基于多模型融合的Stacking集成学习算法实现金线莲的品系分类。试验采集6个品系的金线莲叶片图像数据,进行图像预处理后提取叶片子区间内纹理、颜色共114个特征,基于这些特征,构建堆叠式两阶段集成学习框架,以逻辑回归、K最近邻、随机森林和梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为基分类器,GBDT作为元分类器进行学习。试验结果表明,Stacking集成学习模型的整体识别综合评价指标F值达93.91%,分类正确率达94.49%,分别比逻辑回归、K最近邻、随机森林和GBDT这4个单一分类模型高出4.40、11.87、11.01、12.94个百分点和5.36、11.34、6.93、12.13个百分点。因此,该研究能够有效识别金线莲品系,为形状大小相似、形状特征难以利用的植物叶片识别提供参考。     

面向对象的丘陵区水田遥感识别方法

中国南方丘陵区地形破碎,地物分布复杂,丘陵区水田的光谱特征相对于平原区较混杂,传统的基于像元的遥感数据获取受异质性因素的影响,无法利用单一时(季)像及特定的图像自动识别规则提取精度较高的水田分布信息。针对这一问题,该文基于多时像HJ-1A/1B卫星图像,结合地面调查,以湖南省湘潭市为研究区,在易康(e Cognition)软件平台上分别以光谱特征为主要参考的多层最邻近分类法和以在特征知识库支持下的决策树分类法对丘陵区水田进行图像识别。结果表明:分层最邻近分类法比单一最邻近分类提取的精度高,但在相同分割尺度下,利用特征知识库支持下的决策树分类提取水田的精度达到最高,为90.25%,总Kappa系数为0.79,说明特征知识库支持下的决策树分类方法比最邻近分类法更加适合丘陵区水田的遥感识别。     

基于无人机多光谱遥感的台风灾后玉米倒伏信息提取

为快速获取台风过后玉米倒伏信息，该研究以生态无人农场大田玉米作为研究对象，利用无人机搭载多光谱相机获取玉米田块图像。采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）变换多光谱图像，保留信息量最多的前3 个主成分波段；应用最小噪声分离变换（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF）对48项纹理特征降维，保留信息量最多的前6项特征；计算选择10种植被指数；对多光谱图像进行低通、高通滤波，将以上特征作为全特征集。使用支持向量机递归（Support Vector Machines-Recursive Feature Elimination，SVM-RFE）、 ReliefF和套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，Lasso）筛选出3种特征子集，建立5种监督分类模型，对4种数据集进行训练。ReliefF特征子集训练的5种监督分类模型测试集最低分类准确率为89.02%，SVM-RFE和Lasso特征子集训练的5种监督分类模型测试集最低分类准确率均为95.38%，与全特征相比仅相差0.58%，表明通过特征筛选方法可在取得较高分类精度同时大幅减少特征输入数量；运用3种特征筛选方法与不同分类模型的最佳组合提取验证区域玉米倒伏信息，通过混淆矩阵验证结果可知，K最邻近模型结合SVM-RFE特征筛选方法分类精度最高，达93.49%，Kappa系数为0.9，表明了分类模型普适性较强。该研究使用最少特征数量参与分类，且获得最高分类识别精度，可为无人机多光谱技术快速、准确提取台风灾后玉米倒伏信息提供技术支持。     

风筛式清选装置主要参数的试验研究

该文研究了风筛式清选装置结构和运动参数对清选性能的影响规律,建立了数学模型,获得了优化参数组合并进行了验证,试验分析了物料状态及喂入量与性能的关系,为风筛式清选装置的实际设计及使用提供了参考依据。