5X-12型风筛式清选机的研制

介绍了5X-12型风筛式清选机的基本结构、技术性能特点和主要技术参数.所述设备包括振动喂料系统、前风选系统、筛选系统、中间风选系统、后风选系统、出料系统、排杂系统及动力系统等,并重点介绍了振动喂料装置、风选系统、筛体振动装置以及主动力系统的设计和工作原理.其风选系统采用上下正、负压双风系,喂料、出料、居中3次除轻,提高除杂能力;筛选系统设计为上下筛箱等惯量反向配置,降低震动和噪音.小麦种子试验结果为:获选率99%,净度98%,有害杂草籽清除率91%,破损率0.02%,实际生产率为12.6t/h,噪声85 dB(A),粉尘质量浓度6.2 mg/m~3,各项检测指标均达到或超过该机的设计技术指标.     

打叶复烤风选除杂烟叶分离对烟叶原料质量的影响

[目的]研究打叶复烤风选除杂烟叶分离对烟叶原料质量的影响.[方法]对打叶复烤风选除杂烟叶进行分离处理,从出片率、均匀性、常规化学成分和感官质量4个方面进行烟叶原料质量分析.[结果]试验表明,打叶复烤风选除杂烟叶分离处理后出片率增加0.24个百分点;叶片结构均匀性提升20.81％,化学成分均匀性提升13.08％,含水率均匀性无明显变化;总糖、还原糖、烟碱、钾含量略有增加,总氮略有下降,氯含量两者接近;香气质感变好,余味舒适度提高,杂气、刺激性降低.[结论]研究可为打叶复烤风选除杂烟叶处理工艺流程设计提供一定的参考依据.     

基于图像处理的烟草分级系统设计与实现

本文以烟叶为研究对象设计了一种小型化烟草分级系统,能够实现烤烟的自动分级。主要由扫描式图像采集设备、树莓派嵌入式系统和触摸屏人机交互界面3个部分,将烟叶放入扫描装置后,压力传感器感应并反馈信息,Raspberry Pi控制图像采集系统采集图像信息。图像采集系统将预处理后的图像信息通过USB数据线传输到Raspberry Pi,图像处理程序对烟叶图像进行多特征分析,基于神经网络分级算法得到烟叶分级结果。LCD显示屏用于显示烟叶分级结果。将农艺师分级完成的烟叶图像数据库导入新开发烟草分级系统进行分级训练测试,系统验证试验表明,分级正确率为88.97%。     

打叶复烤不同工艺路径及工艺参数对烟叶纯净度等指标的影响

[目的]研究打叶复烤工艺路径及工艺参数对烟叶纯净度等指标的影响,最大限度地提升打叶复烤烟叶纯净度。[方法]以皖南C3F、凉山C3FA烟叶为试验载体,开展了打叶复烤不同工艺路径、工艺参数对烟叶纯净度影响试验。[结果]在试验条件下,不同工艺路径和不同工艺参数对出片率基本无影响,切把头处理烟叶中片率提高,叶中含梗率、杂物比例下降,风选除杂烟叶和挑选后碎叶分离处理后杂物比例下降,切片刀数由1刀调整为2刀烟叶中片率提高,随着整线工艺流量的下降叶中含梗率略有下降,风选除杂风机频率过大过小均不利于杂物的剔除,宜设计合理的参数值。[结论]打叶复烤工艺路径及工艺参数均对烟叶纯净度有一定程度影响。     

机器手智能精准铺叶投料装置的设计与应用

【目的】解决打叶复烤过程中人工铺叶投料精度不高,配方比例难控制等问题,完全从而满足卷烟工业对精准投料及均质化加工的需要。【方法】三方联合首创了一套智能精准铺叶投料装置。该装置由控制系统和机械系统组成,将装有烟叶的烟框放至机械系统下,机械系统中的抓取机构通过模拟人工自动抓取烟叶投送至定量输送带,定量输送带根据设定流量按比例定量喂料。【结果】①单台设备的最大投料能力为1500kg/h,单位时间内的投料效率高于人工;②在750-1250kg/h恒定流量投料任务下,该装置每小时投料误差在1.5%内,流量均匀稳定;③设备运行稳定,有效作业率≥99%。【结论】该装置运行稳定,工作效率高,投料精准,具备实际应用的必要性及可实施性。     

融合BPSO最优粒子和被选概率特征有用光谱的选择

为提高基于红外光谱(NIR)对烟叶分级的效率,提出融合BPSO最优粒子和被选概率特征对烟叶的NIR进行有用特征光谱的选择。基于该方法选择的有用NIR特征光谱,对2012年642片(13个等级)烟叶进行分级,试验结果表明,通过合适的被选概率值可以得到数目相对少的用于烟叶自动分级的特征光谱组合,若与最佳粒子融合可以得到更好的分级吻合率。利用选择后的特征光谱不仅可以提高分级速度,还可以适当提高分级正确率。     

基于BPNN的烤烟褐变程度识别及其分类烟叶质量分析

【目的】建立BP(Back propagation)神经网络(BPNN)自动识别系统，以实现烤烟褐变标准化和量化。【方法】以云烟87上部烟叶为样本，通过扫描获取烟叶颜色等特征信息，建立BP神经网络烤烟褐变程度识别模型，输出判别结果，以人工判别烤烟褐变结果为参考，进行相似度比较。通过外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化分析比对，验证BP神经网络自动识别系统和人工识别结果的精准度。【结果】建立的BP神经网络模型能够精准识别烟叶褐化等级，其识别准确率为98.75%,分级烟叶外观质量、常规化学成分、多酚含量、TSNAs含量和感官质量变化与人工识别基本一致，两种识别模式无显著性差异(P<0.05),为杂色烟分级提供了客观评价方法，能有效区分不同褐变程度烟叶的可用性。【结论】BP神经网络识别系统对烟叶褐变程度鉴别精准度与人工识别接近，可以利用BP神经网络自动识别系统替代人工识别。     

基于改进ConvNeXt网络的人参分级模型

为了解决人参分级特征差异性小、严重依赖专业人员的问题，建立了一个包含5 116张图像，不同背景下的3种级别的人参数据集，提出了一种基于改进ConvNeXt框架的人参分级模型。首先，在主干网络下采样后嵌入通道混洗（Channel Shuffle）模块，使通道特征充分融合以提升分级精确度；其次，对ConvNeXt Block模块进行优化改进，将结构重参数化（Re-parameterization）模块与其进行融合，提高模型的表征能力，丰富卷积块的特征空间，进一步提升模型准确率；最后，将原激活函数GELU替换为PReLU激活函数，以增加神经网络模型的非线性变异性，提高了模型精度和效率。结果表明：该方法对人参分级的准确率、精确率、召回率以及特异度分别达到了94.44%,91.58%,91.04%和95.82%，损失率降低至0.24%，验证了其在人参质量评估中的准确性和可靠性，为人参质量分级的智能化提供了技术支持。     

基于图像处理的烟叶等级标准图像合成算法研究

为了建立烤烟烟叶标准等级数据库,实现烤烟烟叶的自动分级。本文以图像处理技术为基础,以已知等级的烤后烟叶为图像素材,通过提取烟叶样本颜色特征,得到了烟叶颜色特征数据。在此基础上研究了烟叶等级标准图像合成算法,并建立了烟叶标准等级数据库。结果表明,RGB颜色模型下对R、G、B分量进行处理后合成的烟叶等级标准图像,与烟叶实际人工分级的吻合率达到90%,符合实际分级合格标准且与烟叶分级专家判定一致,为烟叶分级自动化研究提供了前期技术依据和量化方法。     

黔南州智能化烟叶散叶收购系统的研发与应用

为进一步适应烟叶专业化分级散叶收购的要求,提高烟叶收购效率,降低收购成本,研发了烟叶智能化收购系统。应用情况表明,该系统集烟叶收购有序排号、智能PDA叫号初检、规范扫码定级、准确司磅交售于一体,并采用精确视频联动技术提高了烟叶收购的透明度,规范了烟叶收购流程,提升了烟叶收购精益管理水平,具有较好的应用效果和推广前景。     

气吸式巴旦木壳仁风选装置试验与优化分析

【目的】研究采用气吸式原理研究设计气吸式巴旦木壳仁风选装置,并采用软件参数优化,为巴旦木壳仁风选装备研发与优化提供理论参考。【方法】运用有限元软件Fluent18.0,对风腔三维模型进行流体仿真,风腔内部形成局部湍流现象,调节风腔过渡口相对位置适当提高清选效率。运用数据分析软件Design Expert对风选试验数据分析和计算。研究各因素对损失率影响顺序为喂入量、振动频率和风机转速。【结果】最佳参数组合为:喂入量4 kg/min、风机转速2 300 r/min、振动频率53 Hz,清选率为95.68%,损失率为2.85%。【结论】各因素对清选率的贡献率从大到小排序依次是:喂入量、风机转速、振动频率。该装置在验证试验中清选率指标明显上升。     

烤烟专业分级散叶收购烟叶等级质量评价

为探讨烤烟专业分级散叶收购的等级质量,提高分级合格率,对2009²012年毕节市烤烟专业分级散叶收购、把烟收购的烟叶等级质量进行分类、对比分析,结果表明:烤烟专业分级散叶收购等级纯度高,混有非原等级12012年毕节市烤烟专业分级散叶收购、把烟收购的烟叶等级质量进行分类、对比分析,结果表明:烤烟专业分级散叶收购等级纯度高,混有非原等级1³个,原级比例≥60%、原级与邻级之和比例≥90%,比把烟收购解把后片烟混有非原级平均减少2.7个;烤烟专业分级散叶收购较把烟收购,含邻级比例、原级与邻级比例平均高9.61、18.82百分点;在工商交接中,经过专业分级散叶原级比例≥65%、原级与邻级之和比例≥95%,达到了烟草工业企业要求。     

开放环境下烟叶等级RGB图像智能识别及判别模型的构建

为烟叶生产及分级人员提供高效、精确、方便和低成本的烤烟等级智能判别方法,采用开放环境下烟叶RGB图像识别方法,通过百分位区间估计,确定B2F和C3F等级烟叶外观质量的红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue)3个色彩通道及灰度图像叶色均值区间及叶型特征区间,并基于贝叶斯分类器,构建智能判别模型,通过系统固化后对烟叶样品进行等级识别判定。结果表明:红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue)通道及灰度图像的色阶均值25%分位点及75%分位点可作为B2F和C3F等级烟叶叶色判别区间的上限和下限;烟叶叶片长宽比及叶片有效面积占比不满足判别区间的条件,不选择叶型参数作为判别区间;构建的模型对B2F和C3F等级烟叶判别的准确率分别为92.86%和95.56%,总体准确率为94.21%,且不受干扰叶片的影响,判别精度较高。     

烤烟专业分级散叶收购烟叶等级质量评价

为探讨烤烟专业分级散叶收购的等级质量,提高分级合格率,对2009~2012年毕节市烤烟专业分级散叶收购、把烟收购的烟叶等级质量进行分类、对比分析,结果表明:烤烟专业分级散叶收购等级纯度高,混有非原等级1~3个,原级比例≥60%、原级与邻级之和比例≥90%,比把烟收购解把后片烟混有非原级平均减少2.7个;烤烟专业分级散叶收购较把烟收购,含邻级比例、原级与邻级比例平均高9.61、18.82百分点;在工商交接中,经过专业分级散叶原级比例≥65%、原级与邻级之和比例≥95%,达到了烟草工业企业要求。     

人工饲料对棉铃虫生长发育和繁殖力的影响

通过时用烟叶和人工饲料饲养的棉铃虫进行比较,探究人工饲料对棉铃虫生长发育和繁殖力的影响,结果表明,与烟叶饲养的棉铃虫相比,人工饲料饲养1代后,幼虫发育历期由15.24 d缩短为12.45 d,历期的天数也较为集中;蛹重有了显著的增加,由216.69 mg增加到307.33 mg;化蛹率和羽化率都有明显的增加,分别由36.39%,69.47%增加到66%,84.84%;每头雌虫产卵量也有显著的增加,由607.5粒增加到1 174.4粒.但是用人工饲料连续饲养10代后的棉铃虫,蛹重、化蛹率、羽化率和产卵量都有所下降,其中以产卵量下降最为严重,下降到了122.8粒,而幼虫的历期基本上没有变化.说明人工饲料能够满足棉铃虫生长发育的需要,但是如果长期使用人工饲料饲养会出现种群退化的现象.     

基于植物表型复合参数体系的烤烟等级初分检测方法

为实现快速无损智能判定烤烟等级，基于植物表型复合参数体系设计了一款便携式烤烟等级快速检测仪，通过试验确定了37个与烤烟等级值具有显著或极显著相关的表型参数组成了烤烟等级特征复合参数体系，选取K-Means聚类法、系统聚类法、 CHAID决策树算法、BPNN算法作为烟叶判定模型的建模对比算法，从500株云烟87烟株中选取了6个等级的595片烟叶作为样本源，每个等级的50片烟叶y样本作为建模数据，其余的烟叶作为验证数据，结果表明：基于贝叶斯分类器算法的等级判定准确率为75.59%，高于企业所要求的烟农初分准确度标准（准确度≥60%）。基于表型复合参数体系的烟叶判定模型可用于构建便携式轻量化的烤烟等级检测仪，为后续开展不同生态区烤烟等级快速检验研究奠定了基础。     

《出口烤烟分级》标准在烟叶商业规模分级挑选中的应用效果

为探明《出口烤烟分级》标准(YC/T483—2013)对烟叶挑选的实际应用效果,2008-2012年对该《标准》的可行性及其与其他标准在烟叶分级挑选中挑选效率的差异进行试验。结果表明:经《标准》培训后,新招工人培训3个月达合格,熟练工人随着挑选工龄的增加,培训合格的时间从2个月减少到1周,工人返岗率提高。把烟挑选量由900kg/(人·d)增加到1 350~1 600kg/(人·d),片烟挑选量达500kg/(人·d)以上,高于专业挑选工场的挑选效率;生产加工中返回烟叶数量由应用前的7%降到1%左右,挑选成本由应用前的26元/50kg左右降至7元/50kg左右,应用标准后客户使用等级都是统一质量标准,相对减少存放等级,仓库利用率提高,车间的等级出错率下降。     

基于改进Mask R–CNN的多片烟叶部位的同步识别

为解决烟叶智能分级识别中需对多片散放烟叶同步进行部位识别的问题,提出一种基于改进Mask R–CNN的多片烟叶的部位同步识别方法：在Mask R–CNN区域建议网络中引入K–means聚类算法,对已标注目标检测框进行聚类,实现对预设的5种尺度的锚点尺寸和3种比例的锚点长宽比的优化,使其更加符合烟叶图像数据的分布特性,达到提高生成建议框的精确性、缩短识别时间的目的。基于采集的烟叶图像数据集,验证改进Mask R–CNN方法的有效性。结果表明,当IoU为0.5时,改进MaskR–CNN单样本耗时313ms,比MaskR–CNN的326ms快,在测试集上的均值平均精度(mAP)提高了3.56%。与FasterR–CNN和SSD目标检测算法相比,在准确率和召回率上也表现出优势。     

智能控制马铃薯精密播种机的研制

针对现有马铃薯播种机播种精度低、株距和振幅调整麻烦等问题,在现有马铃薯播种机的基础上设置了智能株距控制装置,当检测到播种机的行驶速度等信息发生变化时,将控制电液伺服阀实时自动修正液压马达转速,保证播种株距合格率始终控制在允许范围内;设置了智能重种漏种控制装置,当检测到的薯种信号多于1枚或未检测到薯种信号时,控制步进电机实时调整输送带及其薯种碗的振动强度,结果表明,实际漏种率ξls为6.4%~7.9%,实际重种率ξcs为8.2%~10.1%,较佳的允许漏种率ξly的设定范围为6.0%~8.0%。该智能控制马铃薯精密播种机有效地提高了播种精度和作业效率,提高了马铃薯播种机对不同地区、不同马铃薯品种的适应能力。     

基于Peleg方程的松散回潮不同等级叶组配方的吸水动力学分析

运用Peleg方程,对某品牌二十个等级在松散回潮筒内的含水率变化量进行拟合。结果显示,不同等级的烟叶有不同的吸水特性,等级较高的烟叶,在加水量较小时,其含水率上升速度低于等级较低的烟叶,同时,等级较高的烟叶在加水量较大时,其含水率高于等级较低的烟叶;不同等级烟叶在加水量到达一定程度后含水率不再随加水量增加(即接近饱和)的趋势不同。各等级烟叶与Peleg模型的拟合结果较好,R2均在0.9以上。将动力学方程应用于实际生产中,松散回潮出口含水率标准偏差由应用前的0.653%下降到应用后的0.396%,同时加料出口含水率标准偏差也从应用前的0.587%下降到应用后的0.371%,效果显著。