基于红枣缺陷的分选检测仪器设计研究

红枣是一种表面颜色深的果物,为了满足红枣业科技发展需要,课题组在相关理论研究和实际应用基础上,设计了红枣光电分选机检测系统,优化了图像处理算法和检测系统硬件,利用实验采集平台实现对红枣缺陷检测,根据陕北榆林红枣检测的需要,设计了缺陷枣粒的图像采集分选测试装置,挑选了合适的工业相机,装配了缺陷枣粒检验测试实验平台,确定了光源配置方式和光源组合方案,完成了计算机与枣粒图像收集模块的搭建,确定了基于Blob分析的红枣缺陷识别算法的实现流程,从而来分辨出红枣图像信息中的正常枣粒和霉变枣粒及损伤粒,达到分选不同类别红枣的目的。     

果蔬产品品质无损检测技术的研究进展

该文较为全面地介绍了国内外基于果蔬产品物理特性的无损检测技术的研究现状及方法,如电学特性检测技术、光学特性检测技术、声波振动特性检测技术、核磁共振(NMR)技术、电子鼻技术、撞击技术以及一些其他技术与方法,并对未来的发展方向予以了展望,认为综合应用多种高科技技术进行果蔬产品的无损检测与分选是未来发展的趋势。     

啤特果机械采收与分选技术装备

林果种植产业发展过程中传统的采收与分选方式往往需要投入大量的人力物力,随着林果栽培面积逐渐扩大以及林果种类的逐渐增加,传统的人力生产方式已经不能满足产业的整体发展需求,急需要推进机械采收和机械化分选。在分析啤特果机械采收与分选应用技术的基础上,对未来的发展趋势进行了探讨。     

在线式玉米单粒种子检测分选装置设计与试验

针对农业生产中种子精选的需求,设计了在线式单粒种子检测分选装置,实现流水线式种子上料、检测和分选。该装置由上料装置、检测单元、分选单元和控制系统组成。上料装置通过两级振动实现籽粒的平铺,配合传输带完成籽粒的单粒化。检测单元由高速工业相机实时获取种子图像,并传送至上位机检测分析。控制系统根据检测结果和种子在图像中的位置,控制分选单元完成分选。利用搭建的装置采集了1 200粒正常种子、1 200粒霉变种子和1 200粒破损种子的图像,使用HALCON软件提取了单粒种子的18个颜色和12个形态特征,通过偏最小二乘判别分析法进行判别分析,分别构建了种子霉变和破损的检测模型,并利用搭建的装置和模型进行了验证试验。试验结果表明：在线式单粒种子检测分选装置分选速率大于300粒/min;其中霉变种子的分选准确率高于95%,破损种子分选的准确率高于89%。     

基于苹果朝向的最大横切面直径检测方法

为提高运动苹果的采后分选精度,设计一种基于苹果朝向的最大横切面直径检测方法。采集苹果在传送杆上多位置、多姿态RGB图像,利用张氏标定法进行图像畸变校正,通过颜色分割和形态学处理方法提取苹果区域;基于R通道分量的梯度变化获取苹果果梗/花萼区中心,通过对称性判断苹果朝向。计算垂直于朝向的最大直径,将其作为最大横切面直径;针对相机投影角增大产生的投影失真问题,构建投影校正方程以校正检测结果。结果表明：1）对60个苹果（富士和黄元帅各30个）的720幅图像进行直径检测,以单张图像检测结果在±5 mm内作为检测准确的判断标准,所提出的投影校正算法将单张图像的直径检测准确率从65.3%提升至95.3%。2）对每个苹果的12张图像的直径检测结果求平均值作为最终果径,准确率达100%,其中,86.7%的富士和93.3%的黄元帅检测直径在±2 mm以内,均方根误差分别为1.5 mm和1.1 mm。总体结果表明,本研究提出的最大横切面直径检测方法能够精确检测苹果果径,可为苹果大小分级提供技术支持,也为近球形的果蔬分选提供了有效参考。     

异常水培生菜自动分选系统设计与试验

为解决水培生菜包装前分选机械化程度低、分选任务重的问题,结合深度学习方法设计了一种异常水培生菜自动分选系统。该系统由信息感知、信息处理以及分选动作执行3个子系统组成。根据水培生菜异常叶片与正常叶片间差异性进行水培生菜分类,采用从下向上的三摄像头配合拍摄方式进行图像信息感知,并基于语义分割DeepLabV3+深度学习网络实现水培生菜图像信息实时处理,其处理性能为：平均联合交并比达83.26%,像素精度为99.24%,单幅图像处理时间为(193.4±4) ms。为便于实现异常水培生菜分选,基于水培生菜的表型及采收模式,设计了一种托架式异常水培生菜分选执行子系统,并以横向支撑杆角度、纵向支撑杆角度和步进电机转速为试验因素,以分选动作执行子系统的分选成功率为评价指标,设计二次正交旋转组合试验。建立了各因素与指标间回归数学模型,运用Design-Expert软件的多目标优化算法进行参数优化。获得参数最优组合为：横向支撑杆角度146°、纵向支撑角度150°、步进电机转速11 r/min。依据参数最优组合进行性能试验,得到分选动作执行子系统的分选成功率为98%,异常水培生菜自动分选系统的分选成功率为...     

5XZ-10型比重式种子分选机气流孔板布置优化

种子的好坏,直接影响粮食产量,优良种子的筛选对于国家粮食安全问题具有重大意义。针对5XZ-10型比重式种子分选机筛面气流分布不均的问题进行单因素试验。利用Fluent软件,采用数值模拟与试验相结合的方法对比重式分选机气室流场进行了求解。为了简化计算量,引入多孔介质模型代替气流孔板。利用数值拟合求解了多孔介质模型参数,建立气室几何模型并验证了模型的可行性。将气流孔板布置高度比例系数α作为单因素变量,得到分选机空气流场及空气动力场的分布特点。为获得合理的筛面气流,讨论了不同的气流孔板高度对气室出口界面气流稳定性、均匀性的影响,发现当α=0.84时,气室出口界面气流稳定性、均匀性较好。确定气流孔板合理的安装高度530 mm,为比重式种子分选机优化设计提供了试验数据及理论依据。     

神经网络图像技术设计智能鲜茶叶分选机原理研究

人工神经网络图像分析技术,是一种对新鲜茶叶进行分类的全新技术,也是一种对新鲜茶叶进行分选的智能技术。新鲜的茶叶在叶面的大小、弧度上以及特点上都有着明显的特点,利用人工神经网络图像分析技术对其几何特点和图像特征进行归类和分析,以BR网络训练的形式对茶叶的新鲜度进行智能分类,以此获得茶叶种类的正确识别和准确分拣。